Research Projects
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Im Folgenden finden Sie einige Informationen über abgeschlossene bzw. aktuell laufende Forschungsprojekte an der Fakultät, welche über das Forschungsinformationssystem zur Verfügung gestellt werden. Darüber hinaus finden Sie weitere Informationen zu Projekten auch über die Webseiten der jeweiligen Institute und Professuren.
2016
LeKo Leichtgewichtige Kompressionsverfahren zur Optimierung komplexer
Titel (Englisch)
LeKo - Lightweight Compression Techniques for the Optimization of Complex Database
Kurzbeschreibung (Deutsch)
Während Datenbankmanagementsysteme Kompression bereits seit vielen Jahren
zur Performanzsteigerung einsetzen, ergeben sich mit dem aktuellen Wandel hin
zu modernen hauptspeicherzentrischen Architekturen neue Einsatzgebiete für
Kompression, insbesondere im Bereich der Zwischenergebnisse während der
Anfrageverarbeitung. Existierende Systeme schöpfen dieses Potenzial jedoch
nicht konsequent genug aus. Deshalb soll in diesem Projekt untersucht werden,
wie die Anfrageverarbeitung auf solchen Architekturen durch die Anwendung
geeigneter leichtgewichtiger Kompressionsverfahren auf Zwischenergebnisse
beschleunigt werden kann. Dazu widmet sich das Projekt drei Kernaspekten: der
effizienten Implementierung leichtgewichtiger Kompressionsverfahren auf
moderner Hardware inklusive der Erstellung eines Kostenmodells für die
Anfrageoptimierung, der effizienten Verarbeitung von komprimierten Daten ohne
vorherige Dekompression und der Integration von Kompression als Bestandteil
der Anfrageoptimierung. Neben der Publikation der gewonnenen Erkenntnisse
soll auch der entstandene Quellcode öffentlich zugänglich gemacht werden.
zur Performanzsteigerung einsetzen, ergeben sich mit dem aktuellen Wandel hin
zu modernen hauptspeicherzentrischen Architekturen neue Einsatzgebiete für
Kompression, insbesondere im Bereich der Zwischenergebnisse während der
Anfrageverarbeitung. Existierende Systeme schöpfen dieses Potenzial jedoch
nicht konsequent genug aus. Deshalb soll in diesem Projekt untersucht werden,
wie die Anfrageverarbeitung auf solchen Architekturen durch die Anwendung
geeigneter leichtgewichtiger Kompressionsverfahren auf Zwischenergebnisse
beschleunigt werden kann. Dazu widmet sich das Projekt drei Kernaspekten: der
effizienten Implementierung leichtgewichtiger Kompressionsverfahren auf
moderner Hardware inklusive der Erstellung eines Kostenmodells für die
Anfrageoptimierung, der effizienten Verarbeitung von komprimierten Daten ohne
vorherige Dekompression und der Integration von Kompression als Bestandteil
der Anfrageoptimierung. Neben der Publikation der gewonnenen Erkenntnisse
soll auch der entstandene Quellcode öffentlich zugänglich gemacht werden.
Kurzbeschreibung (Englisch)
While database management system have been utilizing compression in order to
increase performance for years, the current change towards main memorycentric
architectures opens new application areas for compression, especially
regarding the intermediate results during query processing. Existing systems do
not leverage this potential sufficiently. Therefor, the aim of this project is to
investigate how the query processing on such architectures can be accelerated
by applying suitable lightweight compression techniques to intermediate results.
The project addresses three core aspects: the efficient implementation of
lightweight compression techniques on modern hardware including the creation
of a cost model for the query optimization, the efficient processing of compressed
data without prior decompression, and the integration of compression as a
component of the query optimization. Besides the publication of the acquired
knowledge, the source code shall be made publicly available as well.
increase performance for years, the current change towards main memorycentric
architectures opens new application areas for compression, especially
regarding the intermediate results during query processing. Existing systems do
not leverage this potential sufficiently. Therefor, the aim of this project is to
investigate how the query processing on such architectures can be accelerated
by applying suitable lightweight compression techniques to intermediate results.
The project addresses three core aspects: the efficient implementation of
lightweight compression techniques on modern hardware including the creation
of a cost model for the query optimization, the efficient processing of compressed
data without prior decompression, and the integration of compression as a
component of the query optimization. Besides the publication of the acquired
knowledge, the source code shall be made publicly available as well.
Zeitraum
01.03.2014 - 31.12.2018
Art der Finanzierung
Drittmittel
Projektleiter
- Herr Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Lehner
Projektmitarbeiter
- Herr M.Sc. Patrick Damme
Kooperationspartnerschaft
keine
Website zum Projekt
Relevant für den Umweltschutz
Nein
Relevant für Multimedia
Nein
Relevant für den Technologietransfer
Ja
Schlagwörter
In-Memory-Datenbanksysteme, Leichtgewichtige Kompression, Kostenbasierte Anfrageoptimierung
Berichtsjahr
2015
2015
LeKo Leichtgewichtige Kompressionsverfahren zur Optimierung komplexer
Titel (Englisch)
LeKo - Lightweight Compression Techniques for the Optimization of Complex Database
Kurzbeschreibung (Deutsch)
Während Datenbankmanagementsysteme Kompression bereits seit vielen Jahren
zur Performanzsteigerung einsetzen, ergeben sich mit dem aktuellen Wandel hin
zu modernen hauptspeicherzentrischen Architekturen neue Einsatzgebiete für
Kompression, insbesondere im Bereich der Zwischenergebnisse während der
Anfrageverarbeitung. Existierende Systeme schöpfen dieses Potenzial jedoch
nicht konsequent genug aus. Deshalb soll in diesem Projekt untersucht werden,
wie die Anfrageverarbeitung auf solchen Architekturen durch die Anwendung
geeigneter leichtgewichtiger Kompressionsverfahren auf Zwischenergebnisse
beschleunigt werden kann. Dazu widmet sich das Projekt drei Kernaspekten: der
effizienten Implementierung leichtgewichtiger Kompressionsverfahren auf
moderner Hardware inklusive der Erstellung eines Kostenmodells für die
Anfrageoptimierung, der effizienten Verarbeitung von komprimierten Daten ohne
vorherige Dekompression und der Integration von Kompression als Bestandteil
der Anfrageoptimierung. Neben der Publikation der gewonnenen Erkenntnisse
soll auch der entstandene Quellcode öffentlich zugänglich gemacht werden.
zur Performanzsteigerung einsetzen, ergeben sich mit dem aktuellen Wandel hin
zu modernen hauptspeicherzentrischen Architekturen neue Einsatzgebiete für
Kompression, insbesondere im Bereich der Zwischenergebnisse während der
Anfrageverarbeitung. Existierende Systeme schöpfen dieses Potenzial jedoch
nicht konsequent genug aus. Deshalb soll in diesem Projekt untersucht werden,
wie die Anfrageverarbeitung auf solchen Architekturen durch die Anwendung
geeigneter leichtgewichtiger Kompressionsverfahren auf Zwischenergebnisse
beschleunigt werden kann. Dazu widmet sich das Projekt drei Kernaspekten: der
effizienten Implementierung leichtgewichtiger Kompressionsverfahren auf
moderner Hardware inklusive der Erstellung eines Kostenmodells für die
Anfrageoptimierung, der effizienten Verarbeitung von komprimierten Daten ohne
vorherige Dekompression und der Integration von Kompression als Bestandteil
der Anfrageoptimierung. Neben der Publikation der gewonnenen Erkenntnisse
soll auch der entstandene Quellcode öffentlich zugänglich gemacht werden.
Kurzbeschreibung (Englisch)
While database management system have been utilizing compression in order to
increase performance for years, the current change towards main memorycentric
architectures opens new application areas for compression, especially
regarding the intermediate results during query processing. Existing systems do
not leverage this potential sufficiently. Therefor, the aim of this project is to
investigate how the query processing on such architectures can be accelerated
by applying suitable lightweight compression techniques to intermediate results.
The project addresses three core aspects: the efficient implementation of
lightweight compression techniques on modern hardware including the creation
of a cost model for the query optimization, the efficient processing of compressed
data without prior decompression, and the integration of compression as a
component of the query optimization. Besides the publication of the acquired
knowledge, the source code shall be made publicly available as well.
increase performance for years, the current change towards main memorycentric
architectures opens new application areas for compression, especially
regarding the intermediate results during query processing. Existing systems do
not leverage this potential sufficiently. Therefor, the aim of this project is to
investigate how the query processing on such architectures can be accelerated
by applying suitable lightweight compression techniques to intermediate results.
The project addresses three core aspects: the efficient implementation of
lightweight compression techniques on modern hardware including the creation
of a cost model for the query optimization, the efficient processing of compressed
data without prior decompression, and the integration of compression as a
component of the query optimization. Besides the publication of the acquired
knowledge, the source code shall be made publicly available as well.
Zeitraum
01.03.2014 - 31.12.2018
Art der Finanzierung
Drittmittel
Projektleiter
- Herr Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Lehner
Projektmitarbeiter
- Herr M.Sc. Patrick Damme
Kooperationspartnerschaft
keine
Website zum Projekt
Relevant für den Umweltschutz
Nein
Relevant für Multimedia
Nein
Relevant für den Technologietransfer
Ja
Schlagwörter
In-Memory-Datenbanksysteme, Leichtgewichtige Kompression, Kostenbasierte Anfrageoptimierung
Berichtsjahr
2015
2014
LeKo Leichtgewichtige Kompressionsverfahren zur Optimierung komplexer
Titel (Englisch)
LeKo - Lightweight Compression Techniques for the Optimization of Complex Database
Kurzbeschreibung (Deutsch)
Während Datenbankmanagementsysteme Kompression bereits seit vielen Jahren
zur Performanzsteigerung einsetzen, ergeben sich mit dem aktuellen Wandel hin
zu modernen hauptspeicherzentrischen Architekturen neue Einsatzgebiete für
Kompression, insbesondere im Bereich der Zwischenergebnisse während der
Anfrageverarbeitung. Existierende Systeme schöpfen dieses Potenzial jedoch
nicht konsequent genug aus. Deshalb soll in diesem Projekt untersucht werden,
wie die Anfrageverarbeitung auf solchen Architekturen durch die Anwendung
geeigneter leichtgewichtiger Kompressionsverfahren auf Zwischenergebnisse
beschleunigt werden kann. Dazu widmet sich das Projekt drei Kernaspekten: der
effizienten Implementierung leichtgewichtiger Kompressionsverfahren auf
moderner Hardware inklusive der Erstellung eines Kostenmodells für die
Anfrageoptimierung, der effizienten Verarbeitung von komprimierten Daten ohne
vorherige Dekompression und der Integration von Kompression als Bestandteil
der Anfrageoptimierung. Neben der Publikation der gewonnenen Erkenntnisse
soll auch der entstandene Quellcode öffentlich zugänglich gemacht werden.
zur Performanzsteigerung einsetzen, ergeben sich mit dem aktuellen Wandel hin
zu modernen hauptspeicherzentrischen Architekturen neue Einsatzgebiete für
Kompression, insbesondere im Bereich der Zwischenergebnisse während der
Anfrageverarbeitung. Existierende Systeme schöpfen dieses Potenzial jedoch
nicht konsequent genug aus. Deshalb soll in diesem Projekt untersucht werden,
wie die Anfrageverarbeitung auf solchen Architekturen durch die Anwendung
geeigneter leichtgewichtiger Kompressionsverfahren auf Zwischenergebnisse
beschleunigt werden kann. Dazu widmet sich das Projekt drei Kernaspekten: der
effizienten Implementierung leichtgewichtiger Kompressionsverfahren auf
moderner Hardware inklusive der Erstellung eines Kostenmodells für die
Anfrageoptimierung, der effizienten Verarbeitung von komprimierten Daten ohne
vorherige Dekompression und der Integration von Kompression als Bestandteil
der Anfrageoptimierung. Neben der Publikation der gewonnenen Erkenntnisse
soll auch der entstandene Quellcode öffentlich zugänglich gemacht werden.
Kurzbeschreibung (Englisch)
While database management system have been utilizing compression in order to
increase performance for years, the current change towards main memorycentric
architectures opens new application areas for compression, especially
regarding the intermediate results during query processing. Existing systems do
not leverage this potential sufficiently. Therefor, the aim of this project is to
investigate how the query processing on such architectures can be accelerated
by applying suitable lightweight compression techniques to intermediate results.
The project addresses three core aspects: the efficient implementation of
lightweight compression techniques on modern hardware including the creation
of a cost model for the query optimization, the efficient processing of compressed
data without prior decompression, and the integration of compression as a
component of the query optimization. Besides the publication of the acquired
knowledge, the source code shall be made publicly available as well.
increase performance for years, the current change towards main memorycentric
architectures opens new application areas for compression, especially
regarding the intermediate results during query processing. Existing systems do
not leverage this potential sufficiently. Therefor, the aim of this project is to
investigate how the query processing on such architectures can be accelerated
by applying suitable lightweight compression techniques to intermediate results.
The project addresses three core aspects: the efficient implementation of
lightweight compression techniques on modern hardware including the creation
of a cost model for the query optimization, the efficient processing of compressed
data without prior decompression, and the integration of compression as a
component of the query optimization. Besides the publication of the acquired
knowledge, the source code shall be made publicly available as well.
Zeitraum
01.03.2014 - 31.12.2018
Art der Finanzierung
Drittmittel
Projektleiter
- Herr Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Lehner
Projektmitarbeiter
- Herr M.Sc. Patrick Damme
Kooperationspartnerschaft
keine
Website zum Projekt
Relevant für den Umweltschutz
Nein
Relevant für Multimedia
Nein
Relevant für den Technologietransfer
Ja
Schlagwörter
In-Memory-Datenbanksysteme, Leichtgewichtige Kompression, Kostenbasierte Anfrageoptimierung
Berichtsjahr
2015
2013
LeKo Leichtgewichtige Kompressionsverfahren zur Optimierung komplexer
Titel (Englisch)
LeKo - Lightweight Compression Techniques for the Optimization of Complex Database
Kurzbeschreibung (Deutsch)
Während Datenbankmanagementsysteme Kompression bereits seit vielen Jahren
zur Performanzsteigerung einsetzen, ergeben sich mit dem aktuellen Wandel hin
zu modernen hauptspeicherzentrischen Architekturen neue Einsatzgebiete für
Kompression, insbesondere im Bereich der Zwischenergebnisse während der
Anfrageverarbeitung. Existierende Systeme schöpfen dieses Potenzial jedoch
nicht konsequent genug aus. Deshalb soll in diesem Projekt untersucht werden,
wie die Anfrageverarbeitung auf solchen Architekturen durch die Anwendung
geeigneter leichtgewichtiger Kompressionsverfahren auf Zwischenergebnisse
beschleunigt werden kann. Dazu widmet sich das Projekt drei Kernaspekten: der
effizienten Implementierung leichtgewichtiger Kompressionsverfahren auf
moderner Hardware inklusive der Erstellung eines Kostenmodells für die
Anfrageoptimierung, der effizienten Verarbeitung von komprimierten Daten ohne
vorherige Dekompression und der Integration von Kompression als Bestandteil
der Anfrageoptimierung. Neben der Publikation der gewonnenen Erkenntnisse
soll auch der entstandene Quellcode öffentlich zugänglich gemacht werden.
zur Performanzsteigerung einsetzen, ergeben sich mit dem aktuellen Wandel hin
zu modernen hauptspeicherzentrischen Architekturen neue Einsatzgebiete für
Kompression, insbesondere im Bereich der Zwischenergebnisse während der
Anfrageverarbeitung. Existierende Systeme schöpfen dieses Potenzial jedoch
nicht konsequent genug aus. Deshalb soll in diesem Projekt untersucht werden,
wie die Anfrageverarbeitung auf solchen Architekturen durch die Anwendung
geeigneter leichtgewichtiger Kompressionsverfahren auf Zwischenergebnisse
beschleunigt werden kann. Dazu widmet sich das Projekt drei Kernaspekten: der
effizienten Implementierung leichtgewichtiger Kompressionsverfahren auf
moderner Hardware inklusive der Erstellung eines Kostenmodells für die
Anfrageoptimierung, der effizienten Verarbeitung von komprimierten Daten ohne
vorherige Dekompression und der Integration von Kompression als Bestandteil
der Anfrageoptimierung. Neben der Publikation der gewonnenen Erkenntnisse
soll auch der entstandene Quellcode öffentlich zugänglich gemacht werden.
Kurzbeschreibung (Englisch)
While database management system have been utilizing compression in order to
increase performance for years, the current change towards main memorycentric
architectures opens new application areas for compression, especially
regarding the intermediate results during query processing. Existing systems do
not leverage this potential sufficiently. Therefor, the aim of this project is to
investigate how the query processing on such architectures can be accelerated
by applying suitable lightweight compression techniques to intermediate results.
The project addresses three core aspects: the efficient implementation of
lightweight compression techniques on modern hardware including the creation
of a cost model for the query optimization, the efficient processing of compressed
data without prior decompression, and the integration of compression as a
component of the query optimization. Besides the publication of the acquired
knowledge, the source code shall be made publicly available as well.
increase performance for years, the current change towards main memorycentric
architectures opens new application areas for compression, especially
regarding the intermediate results during query processing. Existing systems do
not leverage this potential sufficiently. Therefor, the aim of this project is to
investigate how the query processing on such architectures can be accelerated
by applying suitable lightweight compression techniques to intermediate results.
The project addresses three core aspects: the efficient implementation of
lightweight compression techniques on modern hardware including the creation
of a cost model for the query optimization, the efficient processing of compressed
data without prior decompression, and the integration of compression as a
component of the query optimization. Besides the publication of the acquired
knowledge, the source code shall be made publicly available as well.
Zeitraum
01.03.2014 - 31.12.2018
Art der Finanzierung
Drittmittel
Projektleiter
- Herr Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Lehner
Projektmitarbeiter
- Herr M.Sc. Patrick Damme
Kooperationspartnerschaft
keine
Website zum Projekt
Relevant für den Umweltschutz
Nein
Relevant für Multimedia
Nein
Relevant für den Technologietransfer
Ja
Schlagwörter
In-Memory-Datenbanksysteme, Leichtgewichtige Kompression, Kostenbasierte Anfrageoptimierung
Berichtsjahr
2015
2012
LeKo Leichtgewichtige Kompressionsverfahren zur Optimierung komplexer
Titel (Englisch)
LeKo - Lightweight Compression Techniques for the Optimization of Complex Database
Kurzbeschreibung (Deutsch)
Während Datenbankmanagementsysteme Kompression bereits seit vielen Jahren
zur Performanzsteigerung einsetzen, ergeben sich mit dem aktuellen Wandel hin
zu modernen hauptspeicherzentrischen Architekturen neue Einsatzgebiete für
Kompression, insbesondere im Bereich der Zwischenergebnisse während der
Anfrageverarbeitung. Existierende Systeme schöpfen dieses Potenzial jedoch
nicht konsequent genug aus. Deshalb soll in diesem Projekt untersucht werden,
wie die Anfrageverarbeitung auf solchen Architekturen durch die Anwendung
geeigneter leichtgewichtiger Kompressionsverfahren auf Zwischenergebnisse
beschleunigt werden kann. Dazu widmet sich das Projekt drei Kernaspekten: der
effizienten Implementierung leichtgewichtiger Kompressionsverfahren auf
moderner Hardware inklusive der Erstellung eines Kostenmodells für die
Anfrageoptimierung, der effizienten Verarbeitung von komprimierten Daten ohne
vorherige Dekompression und der Integration von Kompression als Bestandteil
der Anfrageoptimierung. Neben der Publikation der gewonnenen Erkenntnisse
soll auch der entstandene Quellcode öffentlich zugänglich gemacht werden.
zur Performanzsteigerung einsetzen, ergeben sich mit dem aktuellen Wandel hin
zu modernen hauptspeicherzentrischen Architekturen neue Einsatzgebiete für
Kompression, insbesondere im Bereich der Zwischenergebnisse während der
Anfrageverarbeitung. Existierende Systeme schöpfen dieses Potenzial jedoch
nicht konsequent genug aus. Deshalb soll in diesem Projekt untersucht werden,
wie die Anfrageverarbeitung auf solchen Architekturen durch die Anwendung
geeigneter leichtgewichtiger Kompressionsverfahren auf Zwischenergebnisse
beschleunigt werden kann. Dazu widmet sich das Projekt drei Kernaspekten: der
effizienten Implementierung leichtgewichtiger Kompressionsverfahren auf
moderner Hardware inklusive der Erstellung eines Kostenmodells für die
Anfrageoptimierung, der effizienten Verarbeitung von komprimierten Daten ohne
vorherige Dekompression und der Integration von Kompression als Bestandteil
der Anfrageoptimierung. Neben der Publikation der gewonnenen Erkenntnisse
soll auch der entstandene Quellcode öffentlich zugänglich gemacht werden.
Kurzbeschreibung (Englisch)
While database management system have been utilizing compression in order to
increase performance for years, the current change towards main memorycentric
architectures opens new application areas for compression, especially
regarding the intermediate results during query processing. Existing systems do
not leverage this potential sufficiently. Therefor, the aim of this project is to
investigate how the query processing on such architectures can be accelerated
by applying suitable lightweight compression techniques to intermediate results.
The project addresses three core aspects: the efficient implementation of
lightweight compression techniques on modern hardware including the creation
of a cost model for the query optimization, the efficient processing of compressed
data without prior decompression, and the integration of compression as a
component of the query optimization. Besides the publication of the acquired
knowledge, the source code shall be made publicly available as well.
increase performance for years, the current change towards main memorycentric
architectures opens new application areas for compression, especially
regarding the intermediate results during query processing. Existing systems do
not leverage this potential sufficiently. Therefor, the aim of this project is to
investigate how the query processing on such architectures can be accelerated
by applying suitable lightweight compression techniques to intermediate results.
The project addresses three core aspects: the efficient implementation of
lightweight compression techniques on modern hardware including the creation
of a cost model for the query optimization, the efficient processing of compressed
data without prior decompression, and the integration of compression as a
component of the query optimization. Besides the publication of the acquired
knowledge, the source code shall be made publicly available as well.
Zeitraum
01.03.2014 - 31.12.2018
Art der Finanzierung
Drittmittel
Projektleiter
- Herr Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Lehner
Projektmitarbeiter
- Herr M.Sc. Patrick Damme
Kooperationspartnerschaft
keine
Website zum Projekt
Relevant für den Umweltschutz
Nein
Relevant für Multimedia
Nein
Relevant für den Technologietransfer
Ja
Schlagwörter
In-Memory-Datenbanksysteme, Leichtgewichtige Kompression, Kostenbasierte Anfrageoptimierung
Berichtsjahr
2015
2011
LeKo Leichtgewichtige Kompressionsverfahren zur Optimierung komplexer
Titel (Englisch)
LeKo - Lightweight Compression Techniques for the Optimization of Complex Database
Kurzbeschreibung (Deutsch)
Während Datenbankmanagementsysteme Kompression bereits seit vielen Jahren
zur Performanzsteigerung einsetzen, ergeben sich mit dem aktuellen Wandel hin
zu modernen hauptspeicherzentrischen Architekturen neue Einsatzgebiete für
Kompression, insbesondere im Bereich der Zwischenergebnisse während der
Anfrageverarbeitung. Existierende Systeme schöpfen dieses Potenzial jedoch
nicht konsequent genug aus. Deshalb soll in diesem Projekt untersucht werden,
wie die Anfrageverarbeitung auf solchen Architekturen durch die Anwendung
geeigneter leichtgewichtiger Kompressionsverfahren auf Zwischenergebnisse
beschleunigt werden kann. Dazu widmet sich das Projekt drei Kernaspekten: der
effizienten Implementierung leichtgewichtiger Kompressionsverfahren auf
moderner Hardware inklusive der Erstellung eines Kostenmodells für die
Anfrageoptimierung, der effizienten Verarbeitung von komprimierten Daten ohne
vorherige Dekompression und der Integration von Kompression als Bestandteil
der Anfrageoptimierung. Neben der Publikation der gewonnenen Erkenntnisse
soll auch der entstandene Quellcode öffentlich zugänglich gemacht werden.
zur Performanzsteigerung einsetzen, ergeben sich mit dem aktuellen Wandel hin
zu modernen hauptspeicherzentrischen Architekturen neue Einsatzgebiete für
Kompression, insbesondere im Bereich der Zwischenergebnisse während der
Anfrageverarbeitung. Existierende Systeme schöpfen dieses Potenzial jedoch
nicht konsequent genug aus. Deshalb soll in diesem Projekt untersucht werden,
wie die Anfrageverarbeitung auf solchen Architekturen durch die Anwendung
geeigneter leichtgewichtiger Kompressionsverfahren auf Zwischenergebnisse
beschleunigt werden kann. Dazu widmet sich das Projekt drei Kernaspekten: der
effizienten Implementierung leichtgewichtiger Kompressionsverfahren auf
moderner Hardware inklusive der Erstellung eines Kostenmodells für die
Anfrageoptimierung, der effizienten Verarbeitung von komprimierten Daten ohne
vorherige Dekompression und der Integration von Kompression als Bestandteil
der Anfrageoptimierung. Neben der Publikation der gewonnenen Erkenntnisse
soll auch der entstandene Quellcode öffentlich zugänglich gemacht werden.
Kurzbeschreibung (Englisch)
While database management system have been utilizing compression in order to
increase performance for years, the current change towards main memorycentric
architectures opens new application areas for compression, especially
regarding the intermediate results during query processing. Existing systems do
not leverage this potential sufficiently. Therefor, the aim of this project is to
investigate how the query processing on such architectures can be accelerated
by applying suitable lightweight compression techniques to intermediate results.
The project addresses three core aspects: the efficient implementation of
lightweight compression techniques on modern hardware including the creation
of a cost model for the query optimization, the efficient processing of compressed
data without prior decompression, and the integration of compression as a
component of the query optimization. Besides the publication of the acquired
knowledge, the source code shall be made publicly available as well.
increase performance for years, the current change towards main memorycentric
architectures opens new application areas for compression, especially
regarding the intermediate results during query processing. Existing systems do
not leverage this potential sufficiently. Therefor, the aim of this project is to
investigate how the query processing on such architectures can be accelerated
by applying suitable lightweight compression techniques to intermediate results.
The project addresses three core aspects: the efficient implementation of
lightweight compression techniques on modern hardware including the creation
of a cost model for the query optimization, the efficient processing of compressed
data without prior decompression, and the integration of compression as a
component of the query optimization. Besides the publication of the acquired
knowledge, the source code shall be made publicly available as well.
Zeitraum
01.03.2014 - 31.12.2018
Art der Finanzierung
Drittmittel
Projektleiter
- Herr Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Lehner
Projektmitarbeiter
- Herr M.Sc. Patrick Damme
Kooperationspartnerschaft
keine
Website zum Projekt
Relevant für den Umweltschutz
Nein
Relevant für Multimedia
Nein
Relevant für den Technologietransfer
Ja
Schlagwörter
In-Memory-Datenbanksysteme, Leichtgewichtige Kompression, Kostenbasierte Anfrageoptimierung
Berichtsjahr
2015