This thesis contributes to the state of the art in analytical database systems. First, we identify and explore extensions to better support analytics on event streams. Second, we propose a novel polygon index to enable efficient geospatial data processing in main memory. Third, we contribute a new deep learning approach to cardinality estimation, which is the core problem in cost-based query optimization.Diese Arbeit trägt zum aktuellen Forschungsstand von analytischen Datenbanksystemen bei. Wir identifizieren und explorieren Erweiterungen um Analysen auf Eventströmen besser zu unterstützen. Wir stellen eine neue Indexstruktur für Polygone vor, die eine effiziente Verarbeitung von Geodaten im Hauptspeicher ermöglicht. Zudem präsentieren wir einen neuen Ansatz für Kardinalitätsschätzungen mittels maschinellen Lernens
