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el concepto de diseño del punto de referencia cardbench surge de un pensamiento profundo sobre la eficiencia de las consultas de bases de datos y los problemas de optimización del rendimiento. no solo está dirigido a la tecnología de modelado de distribución de datos, sino que, lo que es más importante, intenta explorar métodos de estimación de cardinalidad más eficientes y precisos desde una perspectiva teórica y práctica en el proceso de aprendizaje. la estimación de cardinalidad es la clave para optimizar el rendimiento de las consultas de bases de datos relacionales, lo que afecta directamente el tiempo de ejecución de las consultas y el rendimiento general de la base de datos. su precisión es fundamental para elegir un orden de unión eficiente, decidir si se utilizan índices y elegir el mejor método de unión.
el objetivo del punto de referencia cardbench es construir un marco estándar que pueda evaluar eficazmente diferentes modelos de cardinalidad aprendidos. el punto de referencia admite tres configuraciones clave: modelos basados en instancias, modelos de punto cero y modelos ajustados. estos tres entornos proporcionan diferentes métodos de evaluación, lo que proporciona a los investigadores un método de evaluación más completo y flexible.
la ventaja del punto de referencia cardbench radica en sus poderosas capacidades de prueba y sus ricas opciones de evaluación. contiene 9125 consultas de tabla única y 8454 consultas de unión binaria, lo que proporciona suficientes muestras de datos para diferentes tipos de consultas de bases de datos, lo que permite a los investigadores evaluar y comparar modelos con mayor precisión.
los resultados de cardbench muestran que incluso entrenar con solo un modelo ajustado puede mejorar significativamente el rendimiento del modelo. esto aporta una gran comodidad a quienes necesitan desarrollar nuevos modelos cuando los datos de entrenamiento son limitados.
con todo, la aparición del punto de referencia cardbench marca un gran avance en la tecnología de estimación de cardinalidad aprendida. escomercio electrónico transfronterizoabre nuevas oportunidades para ayudar a las empresas a lograr predicciones precisas y optimizar el rendimiento de las consultas de bases de datos, proporcionandocomercio electrónico transfronterizoallana el camino para el desarrollo futuro.
