Ce projet vise à fournir des informations détaillées sur les ensembles de données, les schémas et les requêtes utilisés pour l'expérimentation dans une recherche sur l'optimisation de requêtes basée sur un schéma pour des bases de données de graphes. Les ensembles de données comprennent YAGO et LDBC-SNB, qui sont représentés sous forme de nœuds et d'arêtes dans des graphiques. Des schémas spécifiques ont été créés pour chaque ensemble de données pour aider à l'optimisation de requêtes basée sur un schéma. Les requêtes examinées dans l'étude sont acycliques et récursives ou non récursives, avec des formes de requêtes allant de l'arbre aux cycles.

Ce projet propose des supports de formation complets pour maîtriser les bases de données SQL, depuis les concepts fondamentaux jusqu'aux techniques avancées. Il couvre la modélisation des données, l'écriture de requêtes complexes, l'utilisation de PL/pgSQL pour la programmation procédurale, et l'optimisation des performances. Destiné aux étudiants, professionnels et formateurs, il facilite l'apprentissage autonome ou encadré.

Ce module permet d'exécuter et de gérer des scripts ou requêtes SQL de manière automatisée et sécurisée. Il facilite l'administration des bases de données en offrant des outils pour lancer des opérations, générer des logs détaillés et analyser les performances. Idéal pour les développeurs et administrateurs de bases de données souhaitant optimiser leurs workflows SQL.

Ce projet développe une base de données pour un laboratoire afin d'optimiser la gestion de ses projets de recherche. Il permet de visualiser l'évolution des budgets, de suivre les membres participants, de répertorier les organismes partenaires et d'analyser les données via des requêtes statistiques. L'outil facilite également la recherche et la gestion des informations liées aux projets et aux demandeurs.

Outil open source dédié à la gestion, l'analyse et l'optimisation de bases de données relationnelles. Il permet aux développeurs et administrateurs de manipuler des schémas, exécuter des requêtes complexes et automatiser des tâches répétitives pour améliorer l'efficacité des systèmes de gestion de données.

Système de monitoring dédié à la surveillance en temps réel des équipements cryogéniques et des systèmes associés. Il centralise les données de capteurs dans une base MongoDB, les réplique vers un cluster OpenSearch pour les requêtes utilisateurs, et fournit des outils d'analyse prédictive. Utilisé pour détecter des comportements anormaux via des réseaux de neurones entraînés sur des données historiques, permettant une maintenance proactive et une optimisation des performances.

SciQLopCache est un projet visant à optimiser les performances des bases de données en gérant un cache de données et en optimisant les requêtes SQL. Il permet de réduire le temps de réponse des requêtes et d'alléger la charge des bases de données.

Projet de recherche visant à optimiser l'énumération de plans récursifs dans les optimiseurs de requêtes basés sur des transformations. Il propose une structure de données appelée RLQDAG pour comparer l'efficacité de différents moteurs de requêtes (SQL, graphes, RDF) sur des jeux de données variés comme Yago, Bahamas Leaks ou Airbnb.

Outil de monitoring dédié à la base de données ArangoDB, permettant de collecter et visualiser des métriques clés comme les temps d'exécution des requêtes, l'utilisation mémoire, les connexions actives ou les statistiques serveur. Il aide les administrateurs à identifier les goulots d'étranglement et à optimiser les performances de leur base de données NoSQL.

Outil de benchmarking conçu pour évaluer les performances de requêtes sur des bases de données documentaires. Il permet de mesurer l'efficacité des systèmes de raisonnement et d'optimiser les requêtes complexes en s'appuyant sur des méthodes avancées de réécriture d'instances. Idéal pour les chercheurs et développeurs travaillant sur des systèmes de gestion de données.