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le concept de conception du benchmark cardbench est issu d'une réflexion approfondie sur les problèmes d'efficacité des requêtes de base de données et d'optimisation des performances. il ne vise pas seulement la technologie de modélisation de la distribution des données, mais, plus important encore, il tente d'explorer des méthodes d'estimation de cardinalité plus efficaces et plus précises d'un point de vue théorique et pratique dans le processus d'apprentissage. l'estimation de la cardinalité est la clé pour optimiser les performances des requêtes des bases de données relationnelles, ce qui affecte directement le temps d'exécution des requêtes et les performances globales de la base de données. sa précision est essentielle pour choisir un ordre de jointure efficace, décider d'utiliser ou non des index et choisir la meilleure méthode de jointure.
l'objectif du benchmark cardbench est de créer un cadre standard capable d'évaluer efficacement différents modèles de cardinalité appris. le benchmark prend en charge trois paramètres clés : les modèles basés sur des instances, les modèles de point zéro et les modèles affinés. ces trois paramètres proposent des méthodes d'évaluation différentes, offrant aux chercheurs une méthode d'évaluation plus complète et plus flexible.
l'avantage du benchmark cardbench réside dans ses puissantes capacités de test et ses riches options d'évaluation. il contient 9 125 requêtes de table unique et 8 454 requêtes de jointure binaire, ce qui fournit suffisamment d'échantillons de données pour différents types de requêtes de base de données, permettant aux chercheurs d'évaluer et de comparer les modèles avec plus de précision.
les résultats de cardbench montrent que même un entraînement avec simplement un modèle affiné peut améliorer considérablement les performances du modèle. cela apporte une grande commodité à ceux qui ont besoin de développer de nouveaux modèles lorsque les données de formation sont limitées.
dans l’ensemble, l’émergence du benchmark cardbench marque une avancée majeure dans la technologie d’estimation de cardinalité apprise. c'estcommerce électronique transfrontalierouvre de nouvelles opportunités pour aider les entreprises à réaliser des prédictions précises et à optimiser les performances des requêtes de base de données, en fournissantcommerce électronique transfrontalierouvre la voie à un développement futur.
