Query result size estimation using a novel histogram-like technique: the rectangular attribute cardinality map
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Current database systems utilize histograms to approximate frequency distributions of attribute values of relations. These are used to efficiently estimate query result sizes and access plan costs. Even though they have been in use for nearly two decades, there has been no significant mathematical techniques (other than those used in statistics for traditional histogram approximations) to study them. We introduce a new histogram-like approximation strategy called the Rectangular Attribute Cardinality Map (R-ACM), that aims to approximate the density of the underlying attribute values using the philosophies of numerical integration. In this new histogram-like approximation method, the density function within a given sector is approximated by a rectangular cell, where the height of the cell is obtained so as to guarantee that the actual probability density differs from the approximated one by a maximum of a user specified tolerance, /spl tau/. Furthermore, unlike the two traditional histogram types, namely equi-width and equi-depth, the R-ACM is neither equi-width nor equi-depth. Analytically, we show that for the R-ACM, the distribution of an attribute value within the sector is binomially distributed. This permits us to derive worst-case and average case results for the estimation errors of the probability mass itself. Our theoretical results, which include a rigorous maximum likelihood and expected case analyses, and an extensive set of experiments demonstrate that the R-ACM scheme (which is essentially histogram-like) is much more accurate than the traditional histograms for query result size estimation. Due to its high accuracy and low construction costs, we hope that it could become an invaluable tool for query optimization in the future database systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle