카디널리티 추정에 사용되는 알고리즘을
거의 유사하게 유추해낼 수 있었을까

카디널리티 추정은
RDBMS의 핵심 기술로 인덱스 통계를
기반으로 하여금 예상 행을 추정하여
여러 실행계획 중 연산자별 비용을 계산하여
최대한 최적의 실행계획을 자동으로 도출해내는
(모든 실행계획을 평가하지 않고 이또한 대부분의 경우에서
유리한 예비 실행계획 N개를 도출해내는 알고리즘이 있음)
기술이며 이는 상용RDBMS는 모두 상세한 정보를
제공하지 않는다.

현재는 스키마와 인덱스 통계의 상태를 보고
뇌내에서 실행계획을 컴파일하여 어떠한 연산자가 나오고
io는 얼마나 나올지가 어느정도 예상이 되는 상태인데

완전히 정복하지 못한 부분이 이 카디널리티 추정이다.
테스트케이스를 마련하여 여러가지 실험을 하여도
거의 대부분이 카디널리티 추정이 도출해낸 예상행과
내가 통계를보고 계산한 예상행이 달라서
수학적 능력에 기반한 의문을 품게 된것...

따라서 수학을 좀더 공부를 하던
오픈소스 RDBMS에서 이부분에 대해
공개하였는지를 찾아봐야 할것 같다

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