Kardinalitetsuppskattning är problemet med att uppskatta antalet tuples som returneras av en fråga; det är en grundläggande viktig uppgift i datahantering, används i frågeoptimering, framstegsuppskattning, och resursallokering. Vi studerar kardinality estimation i en principiell ram: med tanke på en uppsättning statistiska påståenden om antalet tuples returneras av en fast uppsättning av frågor, förutsäga antalet tuples returneras av en ny fråga. Vi modellerar detta problem med hjälp av sannolikhetsutrymme, över möjliga världar, som uppfyller alla lämnade statistiska påståenden och maximerar entropi. Vi kallar detta Entropy Maximization modell för statistik (MaxEnt). I den här artikeln utvecklar vi de matematiska tekniker som behövs för att använda MaxEnt-modellen för att förutsäga kardinaliteten i konjunktiva frågor.
Ré och Suciu REF studerade problemet med kardinalitetsuppskattning med hjälp av entropimaximeringsteknik med maximal approximation.
Understanding cardinality estimation using entropy maximization
{'venue': 'TODS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}