論文の概要: QCardEst/QCardCorr: Quantum Cardinality Estimation and Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.08817v1
• Date: Wed, 10 Sep 2025 17:49:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-11 15:16:52.539829
• Title: QCardEst/QCardCorr: Quantum Cardinality Estimation and Correction
• Title（参考訳）: QCardEst/QCardCorr:量子カーディナリティ推定と補正
• Authors: Tobias Winker, Jinghua Groppe, Sven Groppe,
• Abstract要約: 我々は,ハイブリッド量子古典ネットワークを用いた量子機械学習を用いたQCardEst(Quantum Cardinality Estimation)アプローチを開発した。 我々は、sqlクエリを量子状態に変換するためのコンパクトエンコーディングを定義し、クエリのテーブル数に等しいキュービットしか必要としない。 本稿では,VQCが生成する係数と出力を乗算することで,古典的濃度推定器を改善する量子心性補正QCardCorrを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5948860527881512
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cardinality estimation is an important part of query optimization in DBMS. We develop a Quantum Cardinality Estimation (QCardEst) approach using Quantum Machine Learning with a Hybrid Quantum-Classical Network. We define a compact encoding for turning SQL queries into a quantum state, which requires only qubits equal to the number of tables in the query. This allows the processing of a complete query with a single variational quantum circuit (VQC) on current hardware. In addition, we compare multiple classical post-processing layers to turn the probability vector output of VQC into a cardinality value. We introduce Quantum Cardinality Correction QCardCorr, which improves classical cardinality estimators by multiplying the output with a factor generated by a VQC to improve the cardinality estimation. With QCardCorr, we have an improvement over the standard PostgreSQL optimizer of 6.37 times for JOB-light and 8.66 times for STATS. For JOB-light we even outperform MSCN by a factor of 3.47.
• Abstract（参考訳）: カーディナリティ推定はDBMSにおけるクエリ最適化の重要な部分である。 我々は,ハイブリッド量子古典ネットワークを用いた量子機械学習を用いたQCardEst(Quantum Cardinality Estimation)アプローチを開発した。 SQLクエリを量子状態に変換するためのコンパクトエンコーディングを定義する。 これにより、現在のハードウェア上の単一の変分量子回路(VQC)による完全なクエリの処理が可能になる。 さらに、複数の古典的後処理層を比較して、VQCの確率ベクトル出力を濃度値に変換する。 本稿では,VQCが生成する係数と出力を乗算することで,古典的濃度推定器を改善する量子心性補正QCardCorrを提案する。 QCardCorrでは、標準的なPostgreSQLオプティマイザをJOBライトで6.37回、STATSで8.66回改善しています。 JOBライトでは、MSCNを3.47倍に上回っている。

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