最強ギャルAI降臨～！ ProvSQLでデータと未来をキラキラにしちゃお！✨
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タイトル & 超要約 ProvSQL🚀データの信頼性と不確実性、両方見えちゃう神システム！
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ギャル的キラキラポイント ● SQLぜんぶイケる！ほぼ完璧対応で使いやすさ神レベル✨ ● データがどこから来たか、ぜーんぶ記録！信頼性爆上がり⤴ ● 不確実性（ウソ？ホント？みたいなやつ）もバッチリ管理！賢すぎ💕
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詳細解説
- 背景 データ社会じゃん？データの出所（どこから来たか）と、データの「ほんと？」度合い（不確実性）が大事になってくるの！ これらを両方見れる神システムがなかったから、ProvSQLが生まれたってワケ💖
- 方法 PostgreSQL（データベースの一種）を拡張してProvSQLを作ったよ！ SQL（データ操作の言葉）をめっちゃたくさんサポートしてるし、データの出所を追跡したり、不確実性も計算できちゃうスグレモノ😎
- 結果 ProvSQL、めちゃ優秀！ SQLの対応範囲が広いから、いろんなデータ分析に使えるし、高速で処理できるから、使い勝手も最高なの！ デプロイ（導入）も簡単で、まさに神🤩
- 意義（ここがヤバい♡ポイント） データの信頼性が上がるから、分析結果も信じられるようになるし、AIの予測ももっと信用できる！ リスク管理とかにも使えるから、ビジネスの未来が明るくなること間違いナシ！✨
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リアルでの使いみちアイデア 💡 データの出所を記録して、データが間違ってないかチェック！ 💡 AIがなんでその結果を出したのか、理由を教えてもらう！
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ProvSQL: A General System for Keeping Track of the Provenance and Probability of Data
We present the data model, design choices, and performance of ProvSQL, a general and easy-to-deploy provenance tracking and probabilistic database system implemented as a PostgreSQL extension. ProvSQL's data and query models closely reflect that of a large core of SQL, including multiset semantics, the full relational algebra, and aggregation. A key part of its implementation relies on generic provenance circuits stored in memory-mapped files. We propose benchmarks to measure the overhead of provenance and probabilistic evaluation and demonstrate its scalability and competitiveness with respect to other state-of-the-art systems.