Shahri, Abbas (2026) Systematische Evaluierung der Optimierungsparameter für Klassifikationsalgorithmen in SQL. Masters thesis, Universität Rostock.
Full text not available from this repository.Abstract
Die Optimierung von Anfragen in Datenbankmanagementsystemen stellt eine zentrale Herausforderung dar, und trotz jahrzehntelanger Forschung ist eine umfassende Lösung weiterhin nicht vollständig erreicht worden. Diese Systeme sind mit internen Optimierern ausgestattet, die für die Auswahl eines geeigneten Ausführungspfades verantwortlich sind; dennoch besteht die Möglichkeit von Fehlern bei der Wahl des optimalen Ausführungsplans. In relationalen Datenbankmanagementsystemen ist es den Benutzern möglich, den Ausführungspfad durch die Verwendung von Hinweisen zu steuern. Zur Behandlung dieses Problems wird in dieser Masterarbeit zunächst ein Klassifikationsalgorithmus des maschinellen Lernens in Form eines Entscheidungsbaums unter Verwendung von SQL in PostgreSQL implementiert. Darüber hinaus wird ein Optimierungsansatz vorgestellt, der sich auf die Identifikation von Ausführungsengpässen bei Join-Operationen konzentriert. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass die Wirksamkeit der Optimierung von verschiedenen Faktoren abhängt, darunter der Stil der Programmierung, die Struktur der Anfragen und die Definition der Bedingungen jeder Join-Operation. Zudem zeigt die Analyse der Ergebnisse, dass der gezielte und korrekte Einsatz von Hinweisen einen signifikanten Einfluss auf die Ausführungszeit des Systems haben kann, wobei dieser Effekt mit zunehmender Größe der Datensätze deutlicher wird.
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Subjects: | Autorenart > Studentische Arbeiten > Masterarbeit Forschungsthemen > Anfrageoptimierung Autorenart > Studentische Arbeiten |
| Depositing User: | Dbis Admin |
| Date Deposited: | 12 Feb 2026 14:06 |
| Last Modified: | 12 Feb 2026 14:06 |
| URI: | https://eprints.dbis.informatik.uni-rostock.de/id/eprint/1137 |
Actions (login required)
 |
View Item |
