Fugu-MT 論文翻訳(概要): LAQP: Learning-based Approximate Query Processing

論文の概要: LAQP: Learning-based Approximate Query Processing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.02446v1
Date: Thu, 5 Mar 2020 06:08:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-26 07:34:38.247335
Title: LAQP: Learning-based Approximate Query Processing
Title（参考訳）: LAQP:学習に基づく近似クエリ処理
Authors: Meifan Zhang and Hongzhi Wang
Abstract要約: 近似クエリ処理(AQP)は、迅速な応答の要求を満たす方法である。 LAQPと呼ばれる学習に基づくAQP手法を提案する。履歴クエリから学習したエラーモデルを構築し、新しいクエリ毎にサンプリングベースの推定エラーを予測する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.249017312277057
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Querying on big data is a challenging task due to the rapid growth of data amount. Approximate query processing (AQP) is a way to meet the requirement of fast response. In this paper, we propose a learning-based AQP method called the LAQP. The LAQP builds an error model learned from the historical queries to predict the sampling-based estimation error of each new query. It makes a combination of the sampling-based AQP, the pre-computed aggregations and the learned error model to provide high-accurate query estimations with a small off-line sample. The experimental results indicate that our LAQP outperforms the sampling-based AQP, the pre-aggregation-based AQP and the most recent learning-based AQP method.
Abstract（参考訳）: ビッグデータに対するクエリは、データ量の急激な増加のため、難しい作業である。近似クエリ処理(AQP)は、迅速な応答の要求を満たす方法である。本稿では,LAQPと呼ばれる学習型AQP手法を提案する。 LAQPは、履歴クエリから学習したエラーモデルを構築し、新しいクエリ毎にサンプリングベースの推定誤差を予測する。サンプリングベースのAQP、事前計算された集約、学習されたエラーモデルを組み合わせて、小さなオフラインサンプルで高精度なクエリ推定を提供する。実験の結果, LAQPはサンプリングベースAQP, 事前集約型AQP, 最新の学習型AQPよりも優れていた。

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