Inneslutningsfrekvensen av fråga Q1 i fråga Q2 över databas D är procentandelen av Q1 resultat tuples över D som också är i Q2 resultat över D. Vi uppskattar direkt inneslutningsfrekvens mellan par av frågor över en specifik databas. För detta använder vi ett specialiserat djupinlärningsprogram, CRN, som är skräddarsytt för att representera par av SQL-frågor. Resultatkardinalitetsuppskattning är en kärnkomponent i frågeoptimering. Vi beskriver en ny metod för att uppskatta frågor resultat-kardinaliteter med hjälp av beräknade inneslutningshastigheter bland frågor. Denna uppskattning av inneslutningsgraden kan baseras på CRN eller inbäddade, oförändrade, kända metoder för att uppskatta kardinaliteten. Experimentellt, vår nya metod för att uppskatta kardinaliteter, med hjälp av inneslutningshastigheter mellan frågor, på en utmanande verklig databas, realiserar betydande förbättringar av state of the art kardinality estimation methods.
I REF presenterar upphovsmännen ett system som kallas CRN för att uppskatta kardinaliteter via frågedämpande hastigheter.
Improved Cardinality Estimation by Learning Queries Containment Rates
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}