ALERT:基于Radix Tree的工作负载自适应学习型索引

陈井爽; 陈珂; 寿黎但; 江大伟; 陈刚

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ALERT:基于Radix Tree的工作负载自适应学习型索引

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学习型索引通过学习数据分布可以准确地预测数据存取的位置,在保持高效稳定的查询下,显著降低索引的内存占用.现有的学习型索引主要针对只读查询进行优化,而对插入和更新支持不足.针对上述挑战,设计了一种基于Radix Tree的工作负载自适应学习型索引ALERT.ALERT使用Radix Tree来管理不定长的分段,段内采用具有最大误差界的线性插值模型进行预测.同时,ALERT使用一种高效的插入缓冲来降低数据插入更新的代价.针对点查询和范围查询提出两种自适应重组优化方法,通过对工作负载进行感知,动态地调整插入缓冲的组织结构.经实验验证,ALERT与业界流行的学习型索引相比,构建时间平均降低了81%,内存占用平均降低了75%,在保持了优秀读性能的同时,使插入延迟平均降低了50%;此外,ALERT使用自适应重组优化能有效感知查询工作负载特征,与不使用自适应重组优化相比,查询延迟平均降低了15%.

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来源
《软件学报》 |2022年第12期|4688-4703|共16页
作者
陈井爽; 陈珂; 寿黎但; 江大伟; 陈刚;
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作者单位

浙江大学计算机科学与技术学院;

浙江省大数据智能计算重点实验室(浙江大学);

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
学习型索引; 自适应索引; 机器学习; 数据库;

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