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Enregistrement W2005480575 · doi:10.14778/1920841.1920847

Database replication

2010· article· en· W2005480575 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the VLDB Endowment · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed systems and fault tolerance
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesBranco Weiss Fellowship – Society in ScienceEidgenössische Technische Hochschule ZürichMcGill University
Mots-clésComputer scienceScalabilityReplication (statistics)Distributed computingEventual consistencyDatabase transactionConsistency (knowledge bases)Fault toleranceOverhead (engineering)Distributed databaseCloud computingDatabaseTransaction processingData consistencyWeak consistencyConcurrency controlStrong consistencyConsistency modelOperating systemArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Replication is a key mechanism to achieve scalability and fault-tolerance in databases. Its importance has recently been further increased because of the role it plays in achieving elasticity at the database layer. In database replication, the biggest challenge lies in the trade-off between performance and consistency. A decade ago, performance could only be achieved through lazy replication at the expense of transactional guarantees. The strong consistency of eager approaches came with a high cost in terms of reduced performance and limited scalability. Postgres-R combined results from distributed systems and databases to develop a replication solution that provided both scalability and strong consistency. The use of group communication primitives with strong ordering and delivery guarantees together with optimized transaction handling (tailored locking, transferring logs instead of re-executing updates, keeping the message overhead per transaction constant) were a drastic departure from the state-of-the-art at the time. Ten years later, these techniques are widely used in a variety of contexts but particularly in cloud computing scenarios. In this paper we review the original motivation for Postgres-R and discuss how the ideas behind the design have evolved over the years.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle