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cardbench 벤치마크의 디자인 컨셉은 데이터베이스 쿼리 효율성과 성능 최적화 문제에 대한 심층적인 생각에서 비롯되었습니다. 단순히 데이터 분포 모델링 기술을 목표로 하는 것이 아니라, 더 중요하게는 학습 과정에서 이론적이고 실용적인 관점에서 보다 효율적이고 정확한 카디널리티 추정 방법을 탐구하려고 시도합니다. 카디널리티 추정은 관계형 데이터베이스의 쿼리 성능을 최적화하는 핵심으로, 쿼리 실행 시간과 전체 데이터베이스 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 효율적인 조인 순서를 선택하고, 인덱스 사용 여부를 결정하고, 최상의 조인 방법을 선택하는 데 정확성이 매우 중요합니다.
cardbench 벤치마크의 목표는 다양한 학습된 카디널리티 모델을 효과적으로 평가할 수 있는 표준 프레임워크를 구축하는 것입니다. 벤치마크는 인스턴스 기반 모델, 영점 모델, 미세 조정 모델의 세 가지 주요 설정을 지원합니다. 이 세 가지 설정은 다양한 평가 방법을 제공하여 연구자에게 보다 포괄적이고 유연한 평가 방법을 제공합니다.
cardbench 벤치마크의 장점은 강력한 테스트 기능과 풍부한 평가 옵션에 있습니다. 여기에는 9125개의 단일 테이블 쿼리와 8454개의 이진 조인 쿼리가 포함되어 있어 다양한 유형의 데이터베이스 쿼리에 대한 충분한 데이터 샘플을 제공하므로 연구자는 모델을 보다 정확하게 평가하고 비교할 수 있습니다.
cardbench 결과는 미세 조정된 모델만으로 교육을 해도 모델 성능이 크게 향상될 수 있음을 보여줍니다. 이는 훈련 데이터가 제한되어 있을 때 새로운 모델을 개발해야 하는 사람들에게 큰 편의성을 제공합니다.
전체적으로 cardbench 벤치마크의 출현은 학습된 카디널리티 추정 기술에 있어 획기적인 발전을 의미합니다. 그것은국경을 넘는 전자상거래기업이 정확한 예측을 달성하고 데이터베이스 쿼리 성능을 최적화하는 데 도움이 되는 새로운 기회를 열어줍니다.국경을 넘는 전자상거래미래 발전의 길을 열어줍니다.
