随笔分类 - 论文文献笔记
论文的一些摘要等
摘要：Fauce：Fast and Accurate Deep Ensembles with Uncertainty for Cardinality Estimation 论文解读（VLDB 2021） 本篇博客是对Fauce：Fast and Accurate Deep Ensembles with U
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摘要：Tsunami: A Learned Multi-dimensional Index for Correlated Data and Skewed Workloads 论文解读（VLDB 2021） 本篇博客是对发表在2021 VLDB上的# Tsunami: A Learned Multi-dim
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摘要：A Unified Deep Model of Learning from both Data and Queries for Cardinality Estimation 论文解读（SIGMOD 2021） 本篇博客是对A Unified Deep Model of Learning from b
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摘要：Deep Upsupervised Cardinality Estimation 本篇博客是对Deep Upsupervised Cardinality Estimation的解读，原文连接为：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.14778/3368289.3368294 本
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摘要：原文：《Preventing bad plans by bounding the impact of cardinality estimation errors》 摘要 文章定义了一个衡量基数估计好坏的criterion：Q-error. 对于我们给定的一个bound(边界)，如果q-error小于
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摘要：Are we ready for learned Cardinality Estimation 摘要 文章包括三大部分： 对于一个静态的数据库，本文将五种基于学习的基数估计方法与九中传统的基数估计方法在四个现实世界的数据集和统一的工作负载上进行了比较。结果说明基于学习的基数估计方法比传统方法更加准确
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摘要：ABSTRACT DBMS典型学习方法的弊端：手机数据集的成本过高;工作方向或数据库发生改变时，必须重新收集数据。 解决：提出了一种新的数据驱动方式，直接支持工作负载和数据库的变化。 1.INTRODUCTION 深度神经网络应用于DBMS，其中DNN已经被用于替换现有的DBMS组件，如学习的成本模
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