Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

DortDB: Bridging Query Languages for Multi-Model Data Ponds

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F25%3A10510513" target="_blank" >RIV/00216208:11320/25:10510513 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.14778/3750601.3750665" target="_blank" >https://doi.org/10.14778/3750601.3750665</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.14778/3750601.3750665" target="_blank" >10.14778/3750601.3750665</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    DortDB: Bridging Query Languages for Multi-Model Data Ponds

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Multi-model data encompasses structurally distinct data, including relational, document, graph, key/value, columnar, etc., managed within a single system, such as a multi-model database or a data lake. Querying multi-model data requires strategies that balance unification and integration across diverse models and query languages. This paper presents DortDB, an extensible framework enabling cross-model queries combining well-known query languages and offering intuitive flexibility and optimization via a unified algebra. Though a small-scale in-memory prototype is to be demonstrated, its principles can be extended to distributed systems.

  • Název v anglickém jazyce

    DortDB: Bridging Query Languages for Multi-Model Data Ponds

  • Popis výsledku anglicky

    Multi-model data encompasses structurally distinct data, including relational, document, graph, key/value, columnar, etc., managed within a single system, such as a multi-model database or a data lake. Querying multi-model data requires strategies that balance unification and integration across diverse models and query languages. This paper presents DortDB, an extensible framework enabling cross-model queries combining well-known query languages and offering intuitive flexibility and optimization via a unified algebra. Though a small-scale in-memory prototype is to be demonstrated, its principles can be extended to distributed systems.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA23-07781S" target="_blank" >GA23-07781S: Samoadaptivní správa vícemodelových databází</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the VLDB Endowment

  • ISBN

  • ISSN

    2150-8097

  • e-ISSN

    2150-8097

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

    5335-5338

  • Název nakladatele

    ACM

  • Místo vydání

    New York

  • Místo konání akce

    Londýn, Velká Británie

  • Datum konání akce

    1. 9. 2025

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    001607044000004