Prof. Dr. Viktor Leis
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Wissenschaftliche Laufbahn und Forschungsgebiete
Prof. Leis (*1984) erforscht Methoden zur effizienten Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen unter Ausnutzung moderner Hardware. Dies beinhaltet traditionelle Datenbankthemen wie Anfrageverarbeitung, Anfrageoptimierung, Nebenläufigkeitskontrolle und Datenindexierung. Ein weiterer Schwerpunkt seiner Forschung liegt in der Optimierung von Softwaresystemen für die Cloud, wobei insbesondere die automatische Minimierung der Betriebskosten im Vordergrund steht.
Prof. Leis absolvierte zunächst ein Studium der Wirtschaftsinformatik in Regensburg, bevor er seinen Master in Informatik an der TUM erlangte und dort promovierte. Anschließend folgten Professuren an den Universitäten Jena und Erlangen. Im Jahr 2022 kehrte er schließlich als Professor an die TUM zurück.
Wichtigste Auszeichnungen
- ERC Starting Grant (2021)
- IEEE TCDE Rising Star Award (2019)
- Auszeichnung für den besten Konferenzartikel der ACM SIGMOD (2018)
- Dissertationspreis der ACM SIGMOD (2018)
- Dissertationspreis des Fachbereichs für Datenbanken und Informationssysteme der Gesellschaft für Informatik (2017)
Schlüsselpublikationen (alle Publikationen)
Leis V, Alhomssi A, Ziegler T, Loeck Y, Dietrich C: "Virtual-Memory Assisted Buffer Management". SIGMOD. 2023.
AbstractLeis V, Kuschewski M: "Towards Cost-Optimal Query Processing in the Cloud". VLDB. 2021.
AbstractLeis V, Haubenschild M, Kemper A, Neumann T: "LeanStore: In-Memory Data Management beyond Main Memory". ICDE. 2018.
AbstractLeis V, Gubichev A, Mirchev A, Boncz P, Kemper A, Neumann T: "How Good Are Query Optimizers, Really?". VLDB. 2015.
AbstractLeis V, Kemper A, Neumann T: "The Adaptive Radix Tree: ARTful Indexing for Main-Memory Databases". ICDE. 2013.
Abstract