一种简单却高性能的磁盘驻留学习型索引：能否二者兼得？
数据库
2023-06-06 v1
摘要
尽管内存学习型索引相比 B+-树展现出有前景的性能，但实际应用中最广泛使用的数据库仍依赖基于磁盘的操作。根据我们的实验，观察到直接将现有学习型索引应用于磁盘存在若干缺陷，且在大多数情况下无法超越标准 B+-树。因此，本工作首次尝试展示学习型索引的思想如何通过提出 AULID 惠及磁盘索引——一种完全磁盘驻留、可更新的学习型索引，可在多种工作负载类型下取得最先进的性能。AULID 方法结合了传统索引技术与学习型索引的优势，以降低 I/O 成本这一磁盘环境下的主要开销。具体而言，降低 I/O 成本考虑了三个方面：(1) 减少索引结构更新的开销；(2) 缩短从根节点到叶节点的路径；(3) 实现更好的局部性以最小化完成一次扫描所需的块读取次数。提出了五条原则以指导 AULID 的设计，其展现出显著的性能提升且易于实现。我们的评估表明，AULID 的存储成本与 B+-树相当，且远小于其他学习型索引；并且 AULID 比 FITing-tree、PGM、B+-树、ALEX 和 LIPP 分别高效至多 2.11倍、8.63倍、1.72倍、5.51倍和 8.02倍。
引用
@article{arxiv.2306.02604,
title = {A Simple Yet High-Performing On-disk Learned Index: Can We Have Our Cake and Eat it Too?},
author = {Hai Lan and Zhifeng Bao and J. Shane Culpepper and Renata Borovica-Gajic and Yu Dong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.02604},
year = {2023}
}
备注
14 pages