Den ökande användningen av statistiska dataanalyser i företagstillämpningar har skapat en kapprustning bland databasleverantörer för att erbjuda allt mer sofistikerade analyser i databasen. En utmaning i detta lopp är att varje ny statistisk teknik måste implementeras från grunden i RDBMS, vilket leder till en lång och komplex utvecklingsprocess. Vi hävdar att grundorsaken till detta overhead är avsaknaden av en enhetlig arkitektur för analys i databasen. Vårt främsta bidrag i detta arbete är att ta ett steg mot en sådan enhetlig arkitektur. En viktig fördel med vår enhetliga arkitektur är att prestandaoptimeringar för analystekniker kan studeras generiskt istället för ett ad hoc-mode per teknik. I synnerhet är våra tekniska bidrag teoretiska och empiriska studier av två nyckelfaktorer som vi fann impact performance: orderdata lagras, och parallellisering av beräkningar på en ennode multicore RDBMS. Vi demonstrerar genomförbarheten av vår arkitektur genom att integrera flera populära analystekniker i två kommersiella och en öppen källkod RDBMS. Vår arkitektur kräver ändringar till bara några dussin rader kod för att integrera en ny statistisk teknik. Vi jämför sedan vår strategi med de inhemska analysverktyg som erbjuds av kommersiella RDBMS på olika analysuppgifter, och validerar att vår strategi uppnår konkurrenskraftiga eller högre prestanda, samtidigt som den uppnår samma kvalitet.
Liknar i andemeningen, Bismarck är en enhetlig arkitektur för i-databasanalys REF.
Towards a unified architecture for in-RDBMS analytics
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}