Slingshot: A modular framework for designing data processing systems
Notice bibliographique
Résumé
Traditional relational database engines have been losing ground to specialized data processing engines in virtually every market segment, from data warehousing, OLTP, and stream processing, to scientific applications. Although relational database engines are evolving to leverage new technologies and more efficient processing paradigms, the generality of a large monolithic engine often makes this a significant effort. Our aim is to delimit and decouple database engine components to design a more lightweight and flexible data processing engine that can support any application domain efficiently and without the effort of a complete redesign. We introduce Slingshot, a new data processing engine, where modularity and implementation flexibility are the top priority. Its core database engine is minimal and mainly handles inter-operation of the database components. Each component, abstracted by an interface, can be externally implemented and plugged into the framework as a module that handles the component's functionality. As a result, this allows designers the liberty to choose suitable features for their target applications, to drop excess functionality, and to optimize code independent of the rest of the engine. We compare Slingshot to a traditional RDBMS and to custom solutions on queries that are representative of three application types (spatial, OLAP, and OLTP). We show that Slingshot outperforms the RDBMS in most cases, while performing comparably in others. Furthermore, Slingshot performs better or comparable to custom solutions on most tests. Finally, Slingshot's flexibility allows us to efficiently leverage computer architectures such as GPUs for speeding up complex computational tasks.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,006 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».