TY - JOUR A1 - Schönberger, Manuel A1 - Scherzinger, Stefanie A1 - Mauerer, Wolfgang T1 - Ready to Leap (by Co-Design)? Join Order Optimisation on Quantum Hardware JF - Proceedings of the ACM on Management of Data, PACMMOD N2 - The prospect of achieving computational speedups by exploiting quantum phenomena makes the use of quantum processing units (QPUs) attractive for many algorithmic database problems. Query optimisation, which concerns problems that typically need to explore large search spaces, seems like an ideal match for the known quantum algorithms. We present the first quantum implementation of join ordering, which is one of the most investigated and fundamental query optimisation problems, based on a reformulation to quadratic binary unconstrained optimisation problems. We empirically characterise our method on two state-of-the-art approaches (gate-based quantum computing and quantum annealing), and identify speed-ups compared to the best know classical join ordering approaches for input sizes that can be processed with current quantum annealers. However, we also confirm that limits of early-stage technology are quickly reached. Current QPUs are classified as noisy, intermediate scale quantum computers (NISQ), and are restricted by a variety of limitations that reduce their capabilities as compared to ideal future quantum computers, which prevents us from scaling up problem dimensions and reaching practical utility. To overcome these challenges, our formulation accounts for specific QPU properties and limitations, and allows us to trade between achievable solution quality and possible problem size. In contrast to all prior work on quantum computing for query optimisation and database-related challenges, we go beyond currently available QPUs, and explicitly target the scalability limitations: Using insights gained from numerical simulations and our experimental analysis, we identify key criteria for co-designing QPUs to improve their usefulness for join ordering, and show how even relatively minor physical architectural improvements can result in substantial enhancements. Finally, we outline a path towards practical utility of custom-designed QPUs. KW - Hardware KW - Quantum cmputation KW - Informations systems KW - Join algorithms Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:898-opus4-56634 N1 - Corresponding author: Manuel Schönberger VL - 1 IS - 1 SP - 1 EP - 27 PB - ACM CY - New York, NY, ER - TY - JOUR A1 - Thor, Andreas A1 - Scherzinger, Stefanie A1 - Specht, Günther T1 - Editorial JF - Datenbank-Spektrum Y1 - 2014 U6 - https://doi.org/10.1007/s13222-014-0162-1 VL - 14 IS - 2 SP - 81 EP - 84 PB - Springer ER - TY - JOUR A1 - Klettke, Meike A1 - Störl, Uta A1 - Scherzinger, Stefanie T1 - Herausforderungen bei der Anwendungsentwicklung mit schema-flexiblen NoSQL-Datenbanken JF - HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik N2 - NoSQL-Datenbanksysteme sind in den letzten Jahren sehr populär geworden, gute Gründe sprechen für ihren Einsatz: Eine attraktive Eigenschaft vieler Systeme ist ihre Schema-Flexibilität, die insbesondere in der agilen Anwendungsentwicklung Vorteile bietet. Durch horizontale Skalierbarkeit ermöglichen NoSQL-Datenbanksysteme eine effiziente Verarbeitung großer Datenmengen. Einige Systeme, die für die Datenhaltung interaktiver Anwendungen konzipiert sind, können zudem hochfrequente Nutzeranfragen bedienen. Diesen Vorteilen stehen eine Reihe von Nachteilen gegenüber, aus denen sich neue Herausforderungen für die Anwendungsentwicklung ergeben: Fehlende Standards bei den Anfragesprachen erschweren die Entwicklung datenbanksystemunabhängiger Anwendungen. Schema-Flexibilität im Datenbankmanagementsystem führt dazu, dass die Verantwortung für das Schema-Management in die Anwendung verlagert wird. Im vorliegenden Beitrag werden wesentliche Herausforderungen identifiziert und Lösungsansätze aus Forschung und Praxis vorgestellt. Dabei liegt der Fokus auf schema-flexiblen NoSQL-Datenbanksystemen, mit einem aggregat-orientierten Datenmodell, d. h. Key-Value Datenbanksysteme, dokumentenorientierten Datenbanksystemen und Column-Family Datenbanksystemen. NoSQL data stores have become very popular over the last years, as good reasons are justifying their application: One attractive feature of many systems is their schema flexibility, which may be preferable in agile software development projects. Due to their horizontal scalability, NoSQL data stores make it possible to efficiently process large amounts of data. Some systems, designed as data backends for interactive applications, can also manage highly frequent user requests. Apart from these advantages, there are also downsides to NoSQL data stores that create new challenges for software development: Missing standards in query languages make it difficult to build data store independent applications. Schema flexibility in the data store shifts the responsibility for schema management into the application. This article identifies substantial challenges as well as solution statements from research and practice. The focus of our survey is on schema-flexible NoSQL data management systems with an aggregate-oriented data model, i. e., key-value data management systems, as well as document and column family data management systems. KW - Abfragesprache KW - Applikationsentwicklung KW - Datenbank KW - Datenbanksystem KW - Datenmodell KW - Datensystem KW - horizontale Skalierbarkeit KW - Kolonnendaten KW - Managementsystem KW - Software-Entwicklung Y1 - 2016 U6 - https://doi.org/10.1365/s40702-016-0234-9 VL - 53 IS - 4 SP - 428 EP - 442 PB - Springer ER - TY - JOUR A1 - Klettke, Meike A1 - Scherzinger, Stefanie A1 - Störl, Uta T1 - Datenbanken ohne Schema? JF - Datenbank-Spektrum N2 - In der Entwicklung von interaktiven Web-Anwendungen sind NoSQL-Datenbanksysteme zunehmend beliebt, nicht zuletzt, weil sie flexible Datenmodelle erlauben. Das erleichtert insbesondere ein agiles Projektmanagement, das sich durch häufige Releases und entsprechend häufige Änderungen am Datenmodell auszeichnet. In diesem Artikel geben wir einen Überblick über die besonderen Herausforderungen der agilen Anwendungsentwicklung gegen schemalose NoSQL-Datenbanksysteme. Wir stellen Strategien für die Schema-Evolution aus der Praxis vor, und postulieren unsere Vision einer eigenen Schema-Management-Komponente für NoSQL-Datenbanksysteme, die für eine kontinuierliche und systematische Schema-Evolution ausgelegt ist. KW - NoSQL-Datenbanksysteme KW - Schema-Evolution KW - Schema-Informationen Y1 - 2014 U6 - https://doi.org/10.1007/s13222-014-0156-z VL - 14 IS - 2 SP - 119 EP - 129 PB - Springer ER - TY - JOUR A1 - Störl, Uta A1 - Klettke, Meike A1 - Scherzinger, Stefanie T1 - Kurz erklärt: Objekt-NoSQL-Mapping JF - Datenbank-Spektrum Y1 - 2016 U6 - https://doi.org/10.1007/s13222-016-0212-y VL - 16 IS - 1 SP - 83 EP - 87 PB - Springer ER - TY - JOUR A1 - Scherzinger, Stefanie A1 - Thor, Andreas T1 - Cloud-Technologien in der Hochschullehre – Pflicht oder Kür? JF - Datenbank-Spektrum N2 - Ein eigenes Themenheft zum Datenmanagement in der Cloud dient uns als Anlass, die Präsenz von Cloud-Themen in der akademischen Datenbanklehre zu erfassen. In diesem Artikel geben wir die Ergebnisse einer Umfrage innerhalb der Fachgruppe Datenbanksysteme durch den Arbeitskreis Datenmanagement in der Cloud wieder. Dozentinnen und Dozenten von über zwanzig Hochschulen nahmen an der Umfrage teil. Es zeigt sich deutlich, dass sich das Thema „Cloud“ in der Hochschullehre zunehmend etabliert, jedoch überwiegend als ergänzendes Angebot, und seltener in der grundständigen Lehre verankert. Wir fassen die Ergebnisse unserer Umfrage zusammen und wagen Deutungsversuche. KW - Cloud Computing KW - Hochschullehre Y1 - 2014 U6 - https://doi.org/10.1007/s13222-014-0161-2 VL - 14 IS - 2 SP - 131 EP - 134 PB - Springer Nature ER - TY - JOUR A1 - Scherzinger, Stefanie T1 - Build your own SQL-on-Hadoop Query Engine A Report on a Term Project in a Master-level Database Course JF - ACM SIGMOD Record N2 - This is a report on a course taught at OTH Regensburg in the summer term of 2018. The students in this course built their own SQL-on-Hadoop engine as a term project in just 8 weeks. miniHive is written in Python and compiles SQL queries into MapReduce workflows. These are then executed on Hadoop. miniHive performs generic query optimizations (selection and projection pushdown, or cost-based join reordering), as well as MapReduce-specific optimizations. The course was taught in English, using a flipped classroom model. The course material was mainly compiled from third-party teaching videos. This report describes the course setup, the miniHive milestones, and gives a short review of the most successful student projects. Y1 - 2019 U6 - https://doi.org/10.1145/3377330.3377336 VL - 48 IS - 2 SP - 33 EP - 38 PB - ACM ER - TY - JOUR A1 - Mauerer, Wolfgang A1 - Scherzinger, Stefanie T1 - Digitale Forschungswerkzeuge : Nachhaltigkeit für Software und Daten JF - Forschung & Lehre (Forschung und Lehre) N2 - Die wissenschaftliche Reproduktionskrise hat den Blick auf digitale Forschungswerkzeuge intensiviert. Auch wenn der Mehraufwand für Reproduzierbarkeit und Zugänglichkeit zunehmend anerkannt wird, existieren noch Defizite in der Umsetzung, wenn es darum geht, die Datenbasis und Forschungswerkzeuge verfügbar zu machen Y1 - 2021 UR - https://www.wissenschaftsmanagement-online.de/system/files/downloads-wimoarticle/2021-10_WIMO_Digitale_Forschungswerkzeuge_Mauerer_Scherzinger.pdf VL - 28 IS - 10 SP - 816 EP - 817 PB - Zentrum für Wissenschaftsmanagement e.V. (ZWM)
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