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Auflistung nach Autor:in "Kozachuk, Oleksandr"

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  • Konferenzbeitrag
    Bring Your Language to Your Data with EXASOL
    (Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017), 2017) Mandl, Stefan; Kozachuk, Oleksandr; Graupmann, Jens
    User Defined Functions (UDF) are an important feature of analytical SQL as they allow processing of data right inside of relational queries. Typically UDFs have to be written in a special language which sometimes diminishes their practical use, especially when required libraries are not available in this language. An alternative approach is to allow users to provide functions as native low-level database extensions; an approach that can be very dangerous. EXASOL now follows a radically different approach by allowing to integrate any programming language with the database without affecting data integrity: UDF language implementations are encapsulated within Linux containers that communicate with the database engine via a straightforward protocol. Using these technologies, users can now make available their own programming language for UDFs in the database. As an example, we show how to provide C++ as a UDF language for EXASOL.
  • Konferenzbeitrag
    Organic Data: Ein sicheres, dezentralisiertes Big Data Konzept
    (Informatik 2014, 2014) Mammen, Sebastian Von; Grenz, Carsten; Hähner, Jörg; Timpf, Sabine; Loebenberger, Daniel; Mandl, Stefan; Kozachuk, Oleksandr
    In diesem Papier stellen wir ein Konzept vor für die sichere, dezentralisierte Sammlung und Verwertung großer Datenmengen. Die Kernidee ist eine selbstorganisierte hierarchische Organisation cyber-physikalischer “Organic Data”-Knoten (ODNs), die fähig sind, Daten lokal zu speichern, zu verarbeiten und gezielt unter Nachbarknoten zu kommunizieren. Das resultierende Netzwerk ist eine sich anpassende virtuelle Struktur, in der Daten aggregiert, verarbeitet und gespeichert werden. Der präsentierte Ansatz schließt Business-to-Consumer-Modelle gestützt auf potentiell personenbezogenen Datensätzen explizit mit ein. Neben der allgemeinen Darstellungen des Konzepts und weiterführender Erläuterungen hinsichtlich zugrundeliegender Technologien, werden konkrete Benchmarks für seine Evaluation präsentiert.
  • Konferenzbeitrag
    Preference Analytics in EXASolution
    (Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2015), 2015) Mandl, Stefan; Kozachuk, Oleksandr; Endres, Markus; Kießling, Werner
    Skyline queries and the more general concept of preferences are wellknown in the database community and there are many academic approaches for the computation of the best-matching objects. Furthermore, data analytics and multicriteria optimization play an important role in Business Intelligence where it facilitates optimal decision making. Preference Analytics is the combination of preferences and data analytics. SKYLINE is EXASOL's implementation of Preference Analytics in its commercial database management system EXASOLUTION. In this paper, we present SKYLINE from a user's perspective, describe algorithmic design decisions, and discuss its implementation in a distributed and parallel environment. The paper closes with an empirical evaluation of the system based on a number of preference queries over the TPC-H dataset using different scale factors.