Are we ready for learned cardinality estimation?
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 ...
原文：The case for learned index structures
年的旧文，最近因为SageDB论文而重读。 文章主要思路是通过学习key的顺序 结构等来预测record在位置 存在与否等。效果方面，据称部分场景下，相对b tree可以优化 的内存占用。 最大价值其实在于使用ML来优化 索引 系统这个新的方向。 Range Index 审视下btree查找完成的功能：输入一个key，每次选出一个可能的范围 分支节点 ，直到最后命中 叶子节点 。这其实跟ML中模 ...
2019-04-16 00:02 0 490 推荐指数：
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