【摘 要】
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在大数据与云计算时代,数据访问速度是衡量大规模存储系统性能的一个重要指标.因此,如何设计一种轻量、高效的数据索引结构,从而满足系统高吞吐率、低内存占用的需求,是当前
【机 构】
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上海市可扩展计算与系统重点实验室,上海交通大学计算机科学与工程系
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB1004700),国家自然科学基金(61872238,61972254,61832005),上海市科技创新行动计划(17510740200),CCF-华为数据库创新研究计划(CCF-Huawei DBIR2019002A)
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在大数据与云计算时代,数据访问速度是衡量大规模存储系统性能的一个重要指标.因此,如何设计一种轻量、高效的数据索引结构,从而满足系统高吞吐率、低内存占用的需求,是当前数据库领域的研究热点之一.Kraska等人提出使用机器学习模型代替传统的B树索引,并在真实数据集上取得了不错的效果,但其提出的模型假设工作负载是静态的、只读的,对于索引更新问题没有提出很好的解决办法.提出了基于中间层的可扩展的学习索引模型Dabble,用来解决索引更新引发的模型重训练问题.首先,Dabble模型利用K-Means聚类算法将数据集
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