Vi presenterar en ny teknik för att använda prover för att uppskatta gå kardinaliteter. Denna teknik, som vi kallar "slutfördelade prover", är inspirerad av det senaste arbetet inom mätning av nätverkstrafik. Det förbättrar slumpmässiga prov genom att använda samordnade pseudorandomsprov och bibehålla provvärdena i proportion till deras frekvens. Vi visar att slutprov alltid ger mer exakta uppskattningar än stickprov med samma urvalsstorlek. Jämförelsen med histogram är mer intressant - medan end-biaserade histogram är något bättre än end-biaserade prover för okorrelerade datamängder, end-biaserade prover dominerar med stor marginal när data korreleras. Slutligen jämför vi slutfördelade prover med de nyligen föreslagna "skimmiga skisserna" och visar att ingendera dominerar den andra, att var och en har olika och övertygande styrkor och svagheter. Dessa resultat tyder på att endbiaserade prover kan vara ett användbart tillägg till repertoaren av tekniker som används för datasammanfattning.
End-biased provtagning REF-prover varje tuple med en sannolikhet proportionell mot frekvensen av dess gå nyckelvärde.
End-biased Samples for Join Cardinality Estimation
{'venue': "22nd International Conference on Data Engineering (ICDE'06)", 'journal': "22nd International Conference on Data Engineering (ICDE'06)", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}