TiCard: KI-basierte Korrektur für Kardinalitätsabschätzungen ohne Integration
Die Genauigkeit der Kardinalitätsabschätzung ist ein entscheidender Engpass bei der kostenbasierten Optimierung von Datenbankabfragen. Klassische Schätzer vernachlässigen oft Korrelationen, während lernbasierte Modelle häufig auf aufwändige, work‑load‑spezifische Trainingspipelines und invasive Optimizer‑Integration angewiesen sind. TiCard löst dieses Problem mit einem leichtgewichtigen, korrigierenden Ansatz, der die native Schätzung eines Datenbanksystems lediglich ergänzt.
