論文の概要: Querying Everything Everywhere All at Once: Supervaluationism for the Agentic Lakehouse

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.13380v1
• Date: Wed, 11 Mar 2026 02:05:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.141816
• Title: Querying Everything Everywhere All at Once: Supervaluationism for the Agentic Lakehouse
• Title（参考訳）: 全てを一度に問う - エージェント湖ハウスの高評価主義
• Authors: Jacopo Tagliabue,
• Abstract要約: 単一のスナップショットではなく、枝にまたがる質問に答える新しいシステムを実証する。 提案手法のプロトタイプは,重大意味論に基づくクエリ評価を行う新しいクエリパスに焦点をあてる。 主要なOLAPシステムで同等のマルチブランチクエリ機能がないため、OLAPコミュニティの具体的なベースラインとしてデモコードをオープンソースにしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1594665317979698
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Agentic analytics is turning the lakehouse into a multi-version system: swarms of (human or AI) producers materialize competing pipelines in data branches, while (human or AI) consumers need answers without knowing the underlying data life-cycle. We demonstrate a new system that answers questions across branches rather than at a single snapshot. Our prototype focuses on a novel query path that evaluates queries under supervaluationary semantics. In the absence of comparable multi-branch querying capabilities in mainstream OLAP systems, we open source the demo code as a concrete baseline for the OLAP community.
• Abstract（参考訳）: エージェント分析は、レイクハウスをマルチバージョンシステムに変えようとしている。(人間やAI)プロデューサの群れは、データブランチの競合するパイプラインを現実化し、(人間やAI)コンシューマは、基礎となるデータライフサイクルを知らずに答えを必要としている。 単一のスナップショットではなく、枝にまたがる質問に答える新しいシステムを実証する。 提案手法のプロトタイプは,重大意味論に基づくクエリ評価を行う新しいクエリパスに焦点をあてる。 主要なOLAPシステムで同等のマルチブランチクエリ機能がないため、OLAPコミュニティの具体的なベースラインとしてデモコードをオープンソースにしています。

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