UREM：面向多维和高维索引的高性能统一与韧性增强方法
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2025-10-24 v1
摘要
已有众多针对不同平台提出的多维或高维索引各具优势。 为实现更高性能查询, 多数索引采用结构导向或布局导向的增强方法。 现有针对特定索引的结构导向方法在静态工作负载下表现良好, 但缺乏通用性且在动态工作负载下性能下降。 布局导向方法具备良好的通用性, 在动态工作负载下表现不错, 但在静态工作负载下性能不佳。 因此, 开发一种能够在不同场景下对不同索引进行自适应提升查询性能的统一且韧性的增强方法, 仍是开放挑战。 本文提出UREM, 这是一种面向多维和高维索引的首个高性能统一与韧性增强方法, 能够适应不同场景。 具体而言, UREM (1) 可统一应用于各种平台上的不同索引; (2) 通过布局优化在静态工作负载下提升索引查询性能; (3) 通过局部布局重组织实现查询在不同时刻的稳定性能。 我们在20个广泛使用的数据集上评估了UREM。 实验结果表明, 在静态工作负载下, UREM使多维和高维索引的查询性能提升最高可达5.73倍和9.18倍; 在动态工作负载下, 平均提升5.72倍和9.47倍。 此外, 一些传统索引经UREM增强后, 甚至可以与最新先进索引的性能相当或更优。
引用
@article{arxiv.2510.20110,
title = {UREM: A High-performance Unified and Resilient Enhancement Method for Multi- and High-Dimensional Indexes},
author = {Ming Sheng and Shuliang Wang and Yong Zhang and Yi Luo and Xianbo Liu and Zeming Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.20110},
year = {2025}
}
备注
12 pages,12 Figures