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CardOOD: Robust Query-Driven Cardinality Estimation for Out-of-Distribution Problems
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了CardOOD框架，以解决查询驱动的基数估计在训练与测试负载不一致时的性能下降问题。通过离线训练和迁移学习，CardOOD提升了鲁棒性，并成功集成到PostgreSQL中，实现了查询优化。
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关键要点
- 本研究提出了CardOOD框架，解决了查询驱动的基数估计在训练与测试负载不一致时的性能下降问题。
- CardOOD框架利用离线训练算法与迁移学习技术，提高了基数估计的鲁棒性。
- 实验结果表明，CardOOD在缓解分布外（OOD）问题方面表现出色。
- CardOOD成功整合进PostgreSQL，实现了查询优化的实际应用。
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