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CardBench 基准的设计理念来自于对数据库查询效率和性能优化问题的深入思考。它不仅是针对数据分布建模技术，更重要的是，它试图在学习的过程中，从理论和实践的角度出发，探索更高效、更精准的基数估计方法。卡入度估计（cardinality estimation）作为优化关系数据库查询性能的关键，直接影响着查询执行时间和数据库整体性能。其准确性对于选择高效的连接顺序、决定是否使用索引以及选择最佳连接方法至关重要。
CardBench 基准的目标在于构建一个能有效评估不同学习型基数模型的标准框架。该基准支持三种关键设置：基于实例的模型，零点模型，以及微调模型。这三个设置提供不同的评估方式，为研究者们提供了更全面、更灵活的评估手段。
CardBench 基准的优势在于其强大的测试能力和丰富的评估方案。 它包含了 9125 个单表查询和 8454 个二进制连接查询，这为不同类型的数据库查询提供了充足的数据样本，使研究者能够更准确地对模型进行评估和比较。
CardBench 的结果表明，即使仅仅使用微调模型进行训练，也能显著提高模型的性能。这对于那些需要在训练数据有限的情况下开发新的模型来说，带来了巨大的便利。
总而言之，CardBench 基准的出现标志着学习型基数估计技术的重大突破。它为跨境电商打开了新的机遇，帮助企业们实现精准预测和优化数据库查询性能，为跨境电商的未来发展铺平了道路。
