結合クエリ結果のランク付き列挙に関する考察：効率的なアルゴリズムと複雑性
本稿では、結合クエリの結果をランキング関数に基づいて効率的に列挙するアルゴリズムを提案し、その処理時間、遅延、空間計算量を分析することで、ランキング関数の構造に関する制約がアルゴリズムの効率性に大きく影響することを示しています。
Ranked Enumeration of Conjunctive Query Results with Logarithmic Delay
This paper presents a novel algorithm for efficiently enumerating the results of conjunctive queries in ranked order, achieving logarithmic delay and small preprocessing time by exploiting the structure of ranking functions and utilizing query decomposition techniques.
Optimization Strategies for Parallel Skyline Computation Using Partitioning and Filtering Techniques
This research paper presents novel optimization strategies for efficiently computing skylines in parallel environments, focusing on partitioning techniques and filtering methods to reduce computational overhead and enhance performance.
Jovis：一個用於視覺化 PostgreSQL 查詢優化器決策過程的工具
Jovis 是一個互動式視覺化工具，可以讓開發者和資料庫管理員更輕鬆地理解和優化 PostgreSQL 查詢優化器的決策過程，特別是在處理複雜查詢時。
PostgreSQL 쿼리 최적화를 위한 시각화 도구, Jovis: 동적 프로그래밍 및 유전 알고리즘 기반 최적화 과정 상세 시각화
Jovis는 PostgreSQL의 쿼리 최적화 과정을 시각적으로 보여주는 도구로, 복잡한 쿼리 계획을 이해하고 최적화하는 데 도움을 주어 데이터베이스 성능 향상에 기여합니다.
PostgreSQLクエリ最適化のための可視化ツール：Jovisの紹介と実用例
Jovisは、PostgreSQLのクエリ最適化プロセスを視覚化することで、学習者やデータベース専門家がクエリのパフォーマンスを向上させるのに役立つツールである。
Jovis: A Visualization Tool for Exploring and Understanding PostgreSQL Query Optimizer's Decision-Making Process
Jovis is a novel visualization tool that provides insights into the PostgreSQL query optimizer's decision-making process, aiding both learning and performance optimization for database professionals and learners alike.
子空間碰撞：一個適用於高維度近似最近鄰搜尋的高效且精確的框架
本文提出了一種新穎的近似最近鄰搜尋框架「子空間碰撞（SC）」，並基於此框架設計了一種名為 SuCo 的高效且精確的 ANN 搜尋方法。SuCo 透過在每個子空間中對資料點進行聚類並使用倒排多索引 (IMI) 來減少聚類複雜度，從而構建輕量級索引。
고차원 근사 최근접 이웃 탐색을 위한 효율적이고 정확한 프레임워크: 부분 공간 충돌 (SC) 및 SuCo 알고리즘 소개
본 논문에서는 고차원 데이터에서 빠르고 정확한 근사 최근접 이웃 탐색을 위한 새로운 프레임워크인 "부분 공간 충돌 (SC)"을 제안하고, 이를 기반으로 효율적인 인덱싱 및 쿼리 전략을 갖춘 SuCo 알고리즘을 소개합니다.
高次元近似最近傍探索のための効率的かつ正確なフレームワーク：部分空間衝突
本稿では、高次元データにおける近似最近傍探索（ANN）問題に対し、高い精度と効率性を両立させた新しいフレームワーク「部分空間衝突（SC）」を提案しています。
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