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cardbench ベンチマークの設計コンセプトは、データベース クエリの効率とパフォーマンスの最適化の問題について深く考えた結果から生まれています。これは、データ分布モデリング技術を目的としているだけではなく、より重要なことに、学習プロセスにおける理論的かつ実践的な観点から、より効率的で正確なカーディナリティ推定方法を探求しようとしているということです。カーディナリティの推定は、リレーショナル データベースのクエリ パフォーマンスを最適化するための鍵であり、クエリの実行時間とデータベース全体のパフォーマンスに直接影響します。その精度は、効率的な結合順序の選択、インデックスを使用するかどうかの決定、および最適な結合方法の選択にとって重要です。
cardbench ベンチマークの目標は、学習されたさまざまなカーディナリティ モデルを効果的に評価できる標準フレームワークを構築することです。このベンチマークは、インスタンス ベース モデル、ゼロポイント モデル、および微調整モデルという 3 つの主要な設定をサポートしています。これら 3 つの設定は異なる評価方法を提供し、研究者により包括的で柔軟な評価方法を提供します。
cardbench ベンチマークの利点は、強力なテスト機能と豊富な評価オプションにあります。 これには、9125 個の単一テーブル クエリと 8454 個のバイナリ結合クエリが含まれており、さまざまな種類のデータベース クエリに十分なデータ サンプルが提供され、研究者がモデルをより正確に評価および比較できるようになります。
cardbench の結果は、微調整されたモデルだけを使用したトレーニングでもモデルのパフォーマンスを大幅に向上できることを示しています。これは、トレーニング データが限られている場合に新しいモデルを開発する必要がある場合に非常に便利です。
全体として、cardbench ベンチマークの登場は、学習型カーディナリティ推定テクノロジにおける大きな進歩を示しています。それはです越境電子商取引企業が正確な予測を達成し、データベース クエリのパフォーマンスを最適化できるよう支援する新たな機会を開きます。越境電子商取引将来の発展への道を切り開きます。
