XLDB

XLDB

XLDB(eXtremely Large DataBases)는 데이터베이스, 데이터 관리 및 분석에 관한 연례 회의다.초대규모의 정의는 종래의 솔루션으로는 취급하기 어려운 볼륨(너무 많은 것), 속도(너무 빠른 것), 버라이어티(너무 많은 장소, 너무 많은 포맷) 측면에서 지나치게 큰 데이터 세트를 말한다.이 컨퍼런스는 매우 큰 데이터베이스(VLDB)의 하이엔드를 다룬다.그것은 착상되었고 Jacek Becla가 의장을 맡고 있다.

역사

2007년 10월, 데이터 전문가가 초대 대규모 데이터베이스 워크숍을 위해 SLAC 국립 가속기 연구소에 모였다.그 결과, XLDB 연구 공동체는 가장 큰 데이터 시스템의 급증하는 수요를 충족시키기 위해 형성되었다.당초 초청 워크숍 외에 대륙별 공개회의, 튜토리얼, 연례 위성 이벤트 등이 추가됐다.매년 스탠포드 대학에서 열리는 주요 행사는 300명 이상의 참석자들이 참석한다.XLDB는 학계와 산업계 모두에 적합한 데이터 시스템 이벤트 중 하나이다.2009년 동안, 워크숍은 비미국 연구 커뮤니티에 연락하기 위해 VLDB 2009와 함께 프랑스에 배치되었다.[1]XLDB 2019는 Stanford의 시스템 및 머신러닝(SysML) 콘퍼런스에 이은 것이다.[2]

목표들

이 공동체의 주요 목표는 다음과 같다.[3]

  • 초대형 데이터베이스 구축과 관련된 동향, 공통점 및 주요 장애물 파악
  • 전 세계적으로 매우 큰 데이터베이스와 데이터베이스 솔루션 공급업체를 구축하려는 사용자 간의 격차 해소
  • 초대형 데이터 저장소를 위한 실용 기술 개발 및 성장 촉진

XLDB 커뮤니티

2013년 현재, 커뮤니티는 다음을 포함하여 1,000명 이상의 회원으로 구성되었다.

  1. 실험실에서 XLDB를 개발, 사용 또는 연구용으로 사용할 계획인 과학자들.
  2. XLDB의 상용 사용자.
  3. 상업적 공급업체와 오픈 소스 데이터베이스 커뮤니티의 대표자를 포함한 데이터베이스 제품의 공급자.
  4. 학술 데이터베이스 연구원.

XLDB 회의, 워크샵 및 자습서

이 커뮤니티는 매년 봄마다 주요 행사가 열리는 스탠포드 대학에서 모임을 갖는다.캘리포니아에서 너무 멀리 떨어져 사는 사람들은 아시아나 유럽에서 가끔 열리는 위성 행사에 참석할 기회가 있다.

상세한 보고서나 비디오는 각 워크숍이 끝난 후에 제작된다.

연도 장소 링크 보고하다 평.
2019 스탠퍼드 [1] 제12차 XLDB 회의
2018 스탠퍼드 [2] 제11차 XLDB 회의
2017 클레르몽 페란트 [3] 제10회 XLDB 회의
2016 스탠퍼드 [4] 제9차 XLDB 회의
2015 스탠퍼드 [5] 제8회 XLDB 회의
2014 오베르사토리오 나시오날, 리오_데_재니로 [6] Satellite XLDB 워크샵
2014 스토니_브룩_대학 [7] XLDB-헬스케어 워크샵
2013 스탠퍼드 [8] 제7회 XLDB 회의
2013 CERN, 제네바/스위스랜드 [9] 유럽의 위성 XLDB 워크샵
2012 스탠퍼드 [10] [11] 제6회 XLDB 컨퍼런스, 워크샵 및 자습서
2012 중국 베이징 [12] [13] 아시아의 위성 XLDB 회의
2011 슬락 [14] [15] 제5회 XLDB 회의 및 워크숍
2011 영국 에든버러 [16] 이용할 수 없는 유럽의 위성 XLDB 워크샵
2010 슬락 [17] [18] 제4차 XLDB 회의 및 워크숍
2009 프랑스 리옹 [19] [20] 3차 XLDB 워크샵
2008 슬락 [21] [22] 2차 XLDB 워크샵
2007 슬락 [23] [24] 1차 XLDB 워크샵

가시적 성과

XLDB 사건은 SciDB라고 불리는 새로운 오픈소스 과학 데이터베이스를 구축하기 위한 노력을 시작하게 했다.[4]

XLDB 조직위원회는 SS-DB라고 불리는 과학 데이터 관리 시스템의 과학 벤치마크를 정의하기 시작했다.

XLDB 2012에서 XLDB 조직위원회는 어레이를 1등급 개체로 지원하는 두 개의 주요 데이터베이스(MonetDB SciQL 및 SciDB)가 XLDB와 연계하여 작업 그룹을 구성했다고 발표했다.이 작업 그룹은 어레이 생성 및 쿼리를 포함하여 어레이를 조작하기 위한 공통 구문("ArrayQL")을 제안하고 있다.

참고 항목

참조

  1. ^ "Building the biggest scientific databases". symmetry magazine. Retrieved 2019-04-15.
  2. ^ "XLDB Extremely Large Databases 2019". XLDB Extremely Large Databases 2019. Retrieved 2019-04-15.
  3. ^ Becla, Jacek (2009). "XLDB 3 Welcome". Retrieved 2009-08-29.
  4. ^ Becla, Jacek (2008). "Report from the SciDB Workshop". Retrieved 2008-09-29.[영구적 데드링크]

추가 읽기

외부 링크