query plan

新研究探讨查询优化错误和计划遗憾

两篇新研究论文探讨了大规模数据系统中查询优化的细微差别，重点关注估计误差如何影响性能。第一篇论文《Filtered ANN 作为一种相变》分析了近似最近邻搜索，并确定了性能显著下降的关键误差区域。第二篇论文《q-error 何时能预测计划遗憾？》研究了基数估计，并提出了新的指标，如 ACS-infinity，这些指标比传统的 q-error 更能预测查询计划的质量，尤其对于复杂的学习估计器。