利用深度草图估计基数
数据库
2019-04-18 v1
摘要
我们提出 Deep Sketches,即数据库的紧凑模型,可用于估计 SQL 查询的结果大小。Deep Sketches 由一种新颖的用于基数估计的深度学习方法来驱动,该方法能够捕捉列间的相关性,甚至跨表的相关性。我们的演示允许用户于 TPC-H 和 IMDb 数据集上定义此类草图、监控训练过程,并对训练好的草图运行即席查询。我们还用 HyPer 和 PostgreSQL 估计查询基数,以可视化相对于传统基数估计器的增益。
引用
@article{arxiv.1904.08223,
title = {Estimating Cardinalities with Deep Sketches},
author = {Andreas Kipf and Dimitri Vorona and Jonas Müller and Thomas Kipf and Bernhard Radke and Viktor Leis and Peter Boncz and Thomas Neumann and Alfons Kemper},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.08223},
year = {2019}
}
备注
To appear in SIGMOD'19