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Enterprise application-database co-innovation for hybrid transactional/analytical processing: a virtual data model and its query optimization needs
Kim, Kihong
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- Veröffentlichte Version
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DOI:
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https://doi.org/10.1145/3722212.3724436
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URL:
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https://dl.acm.org/doi/10.1145/3722212.3724436
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URN:
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urn:nbn:de:bsz:180-madoc-716404
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2025
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Buchtitel:
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SIGMOD/PODS '25 : Companion of the 2025 International Conference on Management of Data
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Seitenbereich:
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485-498
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Veranstaltungstitel:
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2025 ACM SIGMOD/PODS International Conference on Management of Data
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Veranstaltungsort:
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Berlin, Germany
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Veranstaltungsdatum:
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22.-27.06.2025
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Herausgeber:
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Markl, Volker
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Abouzied, Azza
;
Hellerstein, Joseph M.
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Ort der Veröffentlichung:
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New York, NY
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Verlag:
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Association for Computing Machinery
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ISBN:
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979-8-4007-1564-8
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Verwandte URLs:
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science III (Moerkotte 1996-)
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Bereits vorhandene Lizenz:
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 Creative Commons Namensnennung 4.0 International (CC BY 4.0)
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Fachgebiet:
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004 Informatik
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Freie Schlagwörter (Englisch):
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HTAP , query optimization , application-database co-innovation , SAP HANA , SAP S/4HANA
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Abstract:
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The advent of hybrid transactional/analytical processing (HTAP) systems has reshaped enterprise data management, breaking the wall between transaction processing and analytics. This paper explores the co-innovation between enterprise applications and databases to advance HTAP architecture and drive its scalable adoption, as exemplified by SAP S/4HANA powered by SAP HANA. At the core of this innovation lies the Virtual Data Model (VDM), which simplifies the formulation of analytical queries directly over transactional data, making HTAP databases more accessible to application developers.
This paper delves into the complexities of the VDM, highlighting key query optimization challenges such as expansive join views, augmentation joins, and augmentation self-joins. Our findings underscore the pivotal role of robust query optimizers in achieving efficient HTAP query execution. By providing actionable insights into the design and optimization of database systems, this paper may serve as motivation for further research into advancing HTAP database technology.
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