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摘要
近似查询处理技术是提高数据库聚合查询效率的重要方法,传统基于采样和数据摘
要等方法的近似查询往往存在准确率低的问题。针对该问题,近年业界提出了大量改进
的采样方法以及结合了深度学习的数据摘要生成方法。但这些方案往往局限于较低维度
数据的检索,同时由于缺乏与历史查询信息的交互,单纯面向数据分布的索引建立方法
无法有效处理查询区域偏斜等问题。当数据量显著增大时,近似查询的底层数据分布将
显著影响系统性能,因而需要对完整数据集进行区域划分,使针对数据的查询能够避免
过大的IO开销。业界在传统的划
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