MADlib är ett fritt bibliotek med öppen källkod med analytiska metoder i databasen. Det ger en växande uppsättning SQL-baserade algoritmer för maskininlärning, datautvinning och statistik som körs i skala inom en databasmotor, utan behov av data import/export till andra verktyg. Målet är att MADlib så småningom ska fungera som en roll för skalbara databassystem som liknar CRAN-biblioteket för R: en samling av statistiska metoder, denna gång skriven med skala och parallellism i åtanke. I detta dokument presenterar vi projektet MADlib, inklusive bakgrunden som ledde till dess början, och motivationen för dess opensource natur. Vi ger en översikt över bibliotekets arkitektur och designmönster och ger en beskrivning av olika statistiska metoder i det sammanhanget. Vi inkluderar prestanda och speedup resultat av en kärndesign mönster från en av dessa metoder över Greenplum parallell DBMS på en blygsam storlek testkluster. Därefter rapporterar vi om två inledande insatser för att integrera akademisk forskning i MADlib, vilket är ett av projektets mål. MADlib är fritt tillgängligt på http://madlib.net, och projektet är öppet för bidrag från både nya metoder och portar till ytterligare databasplattformar.
MADlib är ett open-source-bibliotek för skalbar analys i databasen REF.
The MADlib Analytics Library or MAD Skills, the SQL
{'venue': 'Proceedings of the VLDB Endowment (PVLDB), Vol. 5, No. 12, pp. 1700-1711 (2012)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}