イミュータブルデータモデル - kawasima
CRUDのうちUPDATEがもっともシステムを複雑化する。更新には複雑なルールが伴うからだ。業務的に複雑なルールが存在するのは仕方ないこともあるが、システム、設計で複雑さを更に増さないようにしたい。UPDATEに着目し、その発生をできるだけ削ることによって複雑さをおさえるためには、まずデータモデルをそのように設計しておかなけれなならない。このイミュータブルデータモデルは、それを手助けする手法で、手順に沿って実施すればある程度のスキルのバラつきも吸収できるように組み立てられている。
Concurrency Control and Recovery in Database Systems - Microsoft Research
About I am a member of the Data Systems Group (opens in new tab) in Microsoft Research Redmond (opens in new tab). I work on various aspects database systems, mostly related to data integration and transaction processing. I’m currently working applications of disaggregated memory as a remote database cache. From 2012-2019, I worked on a distributed systems programming framework, called Orleans (op
Michael J. Cafarella
Mike Cafarella Associate Professor Computer Science and Engineering 2260 Hayward St. University of Michigan Ann Arbor, MI 48109-2121 Office: 4709 Beyster Phone: 734-764-9418 Fax: 734-763-8094 Send email to me at michjc, found at umich dot edu Hi. I am an associate professor in Computer Science and Engineering at the University of Michigan. My research interests include databases, information extra
Sam Madden's Home Page
Samuel Madden MIT College of Computing Distinguished Professor of Computing Email: madden AT csail DOT mit DOT edu Phone: (617)258-6643 Assistant: Felicia Raton (fraton AT mit DOT edu) Room 32-G938 Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) 32 Vassar St. Cambridge, MA 02139 I am the faculty director of the Systems that Learn Initiative and co-direct the Data Systems and AI Lab
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The End of the DB Culture Wars and the New Boom
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UCSD Database Lab
Principles of scalable data management (CS7240), Spring 2020
DATA Lab @ Northeastern – Scalable Management and Analysis of Big Data
Renée Miller - Khoury College of Computer Sciences
North East Database Day, 2019
M. Tamer Özsu
CSE 291A: Advanced Data Analytics and ML Systems
http://www.vldb.org/pvldb/vol11/p746-yin.pdf
http://cseweb.ucsd.edu/~arunkk/
http://db.ucsd.edu/
R.C.F.
Dali Views: Functions as a Service for Big Data
2016 IEEE International Conference on Big Data