TiCard: 説明可能な残差学習によるデータベースクエリ最適化の強化

本研究は、説明可能な残差学習を活用したTiCardと呼ばれる新しいアプローチを用いて、データベースシステムにおけるカーディナリティ推定を探求しています。説明可能性と実用的な展開への焦点は、AI主導のデータベース最適化の実用的な採用にとって重要です。

• •TiCardは、説明可能な残差学習を使用したカーディナリティ推定への新しいアプローチを導入しています。
• •「EXPLAINのみ」の設計は、実用的な展開と解釈可能性に焦点を当てていることを示唆しています。
• •この研究は、データベースの実行計画を最適化することにより、クエリのパフォーマンスを向上させることを目的としている可能性が高いです。