In decision support applications, the ability to provide fast approximate
answers to aggregation queries is desirable. A disclosed technique for
approximate query answering is sampling. For many aggregation queries,
appropriately constructed biased (non-uniform) samples can provide more
accurate approximations than a uniform sample. The optimal type of bias,
however, varies from query to query. An approximate query processing
technique is used that dynamically constructs an appropriately biased
sample for each query by combining samples selected from a family of
non-uniform samples that are constructed during a pre-processing phase.
Dynamic selection of appropriate portions of previously constructed
samples can more accurate approximate answers than static, non-adaptive
usage of uniform or non-uniform samples.
Nelle applicazioni dell'ausilio decisionale, la capacità di fornire velocemente le risposte approssimative alle domande di aggregazione è desiderabile. Una tecnica rilevata per la risposta approssimativa di domanda sta provando. Per molte domande di aggregazione, i campioni polarizzati giustamente costruiti (non-uniforme) possono fornire le approssimazioni più esatte che un campione dell'uniforme. Il tipo ottimale di polarizzazione, tuttavia, varia dalla domanda alla domanda. Una tecnica di trattamento di domanda approssimativa è usata che costruisce dinamicamente un campione giustamente polarizzato per ogni domanda unendo i campioni scelti da una famiglia dei campioni di non-uniforme che sono costruiti durante la fase di pre-processing. La selezione dinamica delle parti adatte dei campioni precedentemente costruiti inscatola più esatto si approssima alle risposte che l'uso statico e non-adattabile dell'uniforme o i campioni di non-uniforme.
