GraphQueryML – Verwendung von maschinellem Lernen zur Optimierung von Abfragen in Graphdatenbanken (SNF/DFG)

Beschreibung

Mit maschinellem Lernen das "Gehirn" von Datenbanken verbessern: Die Abfrageoptimierung (Query Optimization) ist eines der schwierigsten Probleme der Datenbankforschung. Ein Abfrageoptimierer kann als das "Gehirn" des Systems betrachtet werden, das dafür sorgt, dass Abfragen effizient ausgeführt werden. Auch nach mehreren Jahrzehnten der Forschung sind viele Teilprobleme der Abfrageoptimierung noch ungelöst.

Das Ziel dieses Projekts ist es, mit Hilfe von maschinellem Lernen das "Gehirn" von relationalen Datenbanksystemen sowie von Graphdatenbanksystemen zu verbessern.