Förmågan att ungefärligt besvara aggregeringsförfrågningar korrekt och effektivt är till stor nytta för beslutsstöd och datautvinningsverktyg. I motsats till tidigare provtagningsbaserade studier behandlar vi problemet som ett optimeringsproblem vars mål är att minimera felet i att besvara frågor i den givna arbetsbelastningen. En viktig nyhet i vår strategi är att vi kan skräddarsy valet av prover för att vara robust även för arbetsbelastningar som är "liknande" men inte nödvändigtvis identisk med den givna arbetsbelastningen. Slutligen, våra tekniker inser vikten av att ta hänsyn till variansen i datadistributionen på ett principfast sätt. Vi visar hur vår lösning kan implementeras på ett databassystem, och presenterar resultat från omfattande experiment på Microsoft SQL Server 2000 som visar den överlägsna kvaliteten på vår metod jämfört med tidigare arbete.
Ref anser att problemet med provtagning är en databas för att minimera felet för en viss uppsättning frågor.
A robust, optimization-based approach for approximate answering of aggregate queries
{'venue': "SIGMOD '01", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}