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PRICE：一种用于跨数据库基数估计的预训练模型
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了多种基于深度学习的查询优化器和基数估计方法，如NeuroCard、Duet和MSCN模型。这些方法利用神经网络技术，提高了查询的精确度和效率，克服了传统方法的不足，适用于复杂查询和动态环境。实验结果显示，这些新模型在准确性和系统性能上优于现有技术。
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关键要点
- NeuroCard 是一种基于神经网络的查询优化器，能够精确预测复杂查询的关系及数量，具有更高的精确度和较小的存储空间。
- 提出了一种基于树状结构的模型，能够同时估计查询的成本和基数，解决了传统方法的不足。
- 使用自动回归模型进行基数估计的新方法，通过蒙特卡罗积分方案显著提高了准确性和系统运行效率。
- Duet 是一种新型混合确定建模方法，具有更好的效率和可扩展性，能够直接估计范围查询的基数。
- 提出了零射模型成本，利用预训练模型提供更精确的成本估计，避免了昂贵的数据收集开销。
- 提出了一种新颖的附加限定词图神经网络模型，能够有效整合限定词信息，准确预测查询基数。
- 基于 MSCN 深度学习模型的基数估计方法在真实数据集上表现出色，显著提高了基数估计的质量。
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延伸问答
NeuroCard 是什么，它的主要优势是什么？
NeuroCard 是一种基于神经网络的查询优化器，能够精确预测复杂查询的关系及数量，主要优势在于更高的精确度和较小的存储空间。
Duet 模型在基数估计中有什么创新之处？
Duet 模型是一种新型混合确定建模方法，允许以可微分的形式直接估计范围查询的基数，具有更好的效率和可扩展性。
如何提高基数估计的准确性和系统效率？
通过使用自动回归模型和蒙特卡罗积分方案，可以显著提高基数估计的准确性和系统运行效率。
零射模型成本的主要功能是什么？
零射模型成本利用预训练模型提供更精确的成本估计，避免了在未知数据库上执行查询的昂贵数据收集开销。
MSCN 深度学习模型在基数估计中表现如何？
MSCN 深度学习模型在真实数据集上表现出色，显著提高了基数估计的质量，尤其在捕获跨表连接相关性方面表现优异。
文章中提到的基于树状结构的模型有什么优势？
基于树状结构的模型能够同时估计查询的成本和基数，解决了传统方法的不足，考虑了查询和物理操作的特征提取。
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