Benchmarking attribute cardinality maps for database systems using the tpc-d specifications
Notice bibliographique
Résumé
Benchmarking is an important phase in developing any new software technique because it helps to validate the underlying theory in the specific problem domain. But benchmarking of new software strategies is a very complex problem, because it is difficult (if not impossible) to test, validate and verify the results of the various schemes in completely different settings. This is even more true in the case of database systems because the benchmarking also depends on the types of queries presented to the databases used in the benchmarking experiments. Query optimization strategies in relational database systems rely on approximately estimating the query result sizes to minimize the response time for user-queries. Among the many query result size estimation techniques, the histogram-based techniques are by far the most commonly used ones in modern-day database systems. These techniques estimate the query result sizes by approximating the underlying data distributions, and, thus, are prone to estimation errors. In two recent works , we proposed (and thoroughly analyzed) two new forms of histogram-like techniques called the rectangular and trapezoidal attribute cardinality maps (ACM), respectively, that give much smaller estimation errors than the traditional equi-width and equi-depth histograms currently being used by many commercial database systems. This paper reports how the benchmarking of the Rectangular-ACM (R-ACM) and the Trapezoidal-ACM (T-ACM) for query optimization can be achieved. By conducting an extensive set of experiments using the acclaimed TPC-D benchmark queries and database , we demonstrate that these new ACM schemes are much more accurate than the traditional histograms for query result size estimation. Apart from demonstrating the power of the ACMs, this paper also shows how the TPC-D benchmarking can be achieved using a large synthetic database with many different patterns of synthetic queries, which are representative of a real-world business environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».