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QCardEst/QCardCorr : estimation et correction de la cardinalité quantique

Created by
  • Haebom

Auteur

Tobias Winker, Jinghua Groppe, Sven Groppe

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Cet article présente une technique d'estimation de cardinalité quantique (QCardEst) utilisant l'apprentissage automatique quantique et les réseaux hybrides quantiques-classiques. Elle encode les requêtes SQL dans un état quantique compact ne nécessitant qu'un nombre de qubits égal au nombre de tables contenues dans la requête, permettant ainsi à l'ensemble de la requête d'être traitée par un seul circuit quantique variationnel (VQC) sur le matériel actuel. De plus, nous comparons plusieurs couches de post-traitement classiques pour convertir le vecteur de probabilité de sortie du VQC en valeur de cardinalité, et introduisons une correction de cardinalité quantique (QCardCorr), qui multiplie les coefficients générés par le VQC afin d'améliorer l'estimateur de cardinalité classique. Grâce à QCardCorr, nous obtenons une amélioration des performances de 6,37x par rapport à l'optimiseur PostgreSQL standard sur JOB-light, de 8,66x sur STATS et de 3,47x par rapport à MSCN sur JOB-light.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Nous démontrons que l’informatique quantique peut être utilisée pour améliorer les performances de l’estimation de la cardinalité, un élément crucial de l’optimisation des requêtes de base de données.
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Les techniques QCardEst et QCardCorr proposées offrent des performances supérieures aux méthodes classiques existantes.
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Cela suggère qu’il est possible de concevoir des algorithmes quantiques qui fonctionnent efficacement même sur le matériel informatique quantique actuel avec un nombre limité de qubits.
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Limitations:
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Les résultats expérimentaux sont limités à des ensembles de données spécifiques (JOB-light, STATS), nécessitant des recherches supplémentaires sur la généralisabilité.
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Une validation supplémentaire est nécessaire pour vérifier l’évolutivité de la méthode proposée et son applicabilité à différents types de requêtes SQL.
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À Mesure que le matériel informatique quantique progresse, il existe une marge d’amélioration des performances et des algorithmes.
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