DuckDB in Research S02E04: Paul Groß
|—––|—––| | Podcast | DuckDB in Research | | Episode | S02E04 | | Thema | Adaptive Faktorisierung in DuckDB | | Apple Podcasts | Anhören | | Spotify | Anhören | | Acast | Anhören | | YouTube | Ansehen |
Beschreibung
In dieser Folge der Reihe DuckDB in Research spricht Gastgeber Jack Waudby mit Paul Groß, Doktorand am CWI Amsterdam, über seine Arbeit zu adaptiver Faktorisierung und Worst-Case-optimalen Joins – Techniken, die die Grenzen analytischer Query-Performance verschieben. Paul teilt Einblicke aus seinem CIDR’25-Paper „Adaptive Factorization Using Linear Chained Hash Tables“ und zeigt, wie Jahrzehnte Datenbanktheorie in DuckDB auf modernes, praktisches Systemdesign treffen. Von Hash-Table-Interna bis zur adaptiven Query-Planung macht diese Folge sichtbar, wie Forschungsinnovationen Teil realer Systeme werden. Ob Sie Datenbankforscherin, Datenbankforscher, Ingenieurin, Ingenieur oder neugierige Studentin bzw. neugieriger Student sind: Sie nehmen ein tieferes Verständnis von Query-Optimierung und den Realitäten des System Engineerings mit.