Vi beskriver ett nytt djupt lärande tillvägagångssätt för kardinalitetsbedömning. MSCN är ett multi-set convolutional nätverk, skräddarsytt för att representera relationella frågeplaner, som använder semantik för att fånga frågefunktioner och sanna kardinaliteter. MSCN bygger på en stickprovsbaserad uppskattning, där man tar itu med dess svagheter när det inte finns några tuples som berättigar till predikat och när det gäller att fånga korrelationer som korsar varandra. Vår utvärdering av MSCN med hjälp av en verklig datauppsättning visar att djupinlärning avsevärt förbättrar kvaliteten på kardinalitetsuppskattning, vilket är kärnproblemet i frågeoptimering.
Arbete av Kipf et al. I Ref föreslås en ny strategi för djupt lärande när det gäller att uppskatta kardinaliteten genom att använda ett multi-set convolutional network.
Learned Cardinalities: Estimating Correlated Joins with Deep Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}