LI-Tree:一个基于非易失性内存和轻量级B+树的学习索引

王中华; 舒碧华; 陈书宁; 刘瀚阳; 崔秋; 万继光

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LI-Tree:一个基于非易失性内存和轻量级B+树的学习索引

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大数据背景下剧增的数据给经典的内存索引技术带来了巨大挑战,为了实现对海量数据的高性能索引,工业界和学术界分别从设备和结构角度推出了高性能大容量的非易失型内存(Non-Volatile Memory,NVM)和受机器学习启发的学习索引(Learned Index,LI).然而目前基于NVM的学习索引结构的相关研究非常稀少,在如何结合NVM和LI来高效地索引海量数据方面还有许多问题需要解决.本文提出了一种基于NVM的新型智能索引结构LI-Tree,充分发挥了两者的优势.具体的,LI-Tree可分为三层:由机器学习模型组成的能够提高LI-Tree单点性能的模型层、由静态数组构成的减少NVM写的数据索引层和由一系列轻量级B+树组成以避免模型层插入时频繁重训练的数据层.在真实设备上评估表明,LI-Tree相比传统B+树,插入、查询和删除性能分别提高了70%、30%和130%.另外,LI-Tree与学习索引结构ALEX,PGM-Index和XIndex对比,插入性能分别提升了80%,130%和150%.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2023年第6期|1329-1337|共9页
作者
王中华; 舒碧华; 陈书宁; 刘瀚阳; 崔秋; 万继光;
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作者单位

华中科技大学武汉光电国家研究中心;

北京平凯星辰科技发展有限公司;

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正文语种 chi
中图分类各种专用数据库;
关键词
非易失内存; 索引结构; 学习索引; B+树; 键值存储;

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