Visuella dataprospekteringsverktyg gör det möjligt för användare att snabbt samla in insikter från nya datauppsättningar. I takt med att datauppsättningens storlek fortsätter att öka kommer det dock att krävas nya tekniker för att upprätthålla den interaktivitet som dessa verktyg kräver. Ungefärlig frågebehandling (AQP) försöker ta itu med detta problem och gör det möjligt för system att returnera frågeresultat i "mänsklig hastighet". Befintliga AQP-tekniker börjar dock bryta ner när de ställs inför ad hoc-frågor som riktar sig till svansarna på distributionen. Vi presenterar därför en AQP formulering som kan ge låg-terror ungefärliga resultat i interaktiva hastigheter, även för frågor över sällsynta subpopulationer. I synnerhet, vår formulering behandlar frågeresultat som slumpmässiga variabler för att utnyttja de stora möjligheterna för resultat återanvändning inneboende i interaktiv data prospektering. Som en del av vårt tillvägagångssätt tillämpar vi en mängd olika optimeringstekniker som är baserade på sannolikhetsteori, inklusive nya frågeskrivningsregler och indexstrukturer. Vi implementerade dessa tekniker i ett prototypsystem och visar att de kan uppnå interaktivitet där alternativa tillvägagångssätt inte kan.
Nyligen har en ungefärlig frågebehandling (AQP) formulering REF föreslagits för att ge låg-terror ungefärliga resultat utan någon förbehandling eller en förkunskap om indata.
Revisiting Reuse for Approximate Query Processing
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}