आधुनिक संबंध डेटाबेस में, कार्डिनालिटी अनुमान (CE) तकनीक क्वेरी निष्पादन योजना को अनुकूलित करने के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है, जो सीधे क्वेरी की दक्षता और डेटाबेस के प्रदर्शन को प्रभावित करती है। पारंपरिक कार्डिनालिटी अनुमान विधियाँ सरलीकृत धारणाओं पर आधारित होती हैं, और आमतौर पर जटिल क्वेरी पूर्वानुमान पर अच्छी प्रदर्शन नहीं करती हैं, जबकि शिक्षण आधारित CE मॉडल अधिक सटीक पूर्वानुमान प्रदान कर सकते हैं, लेकिन लंबे प्रशिक्षण समय, बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता और प्रणालीगत मूल्यांकन की कमी जैसी समस्याओं का सामना करते हैं। इस चुनौती को हल करने के लिए, गूगल अनुसंधान टीम ने CardBench बेंचमार्क परीक्षण ढांचा लॉन्च किया, जो 20 से अधिक वास्तविक विश्व डेटाबेस और हजारों क्वेरियों को एकीकृत करता है।