Jeff Dean的Learned Index为数据库索引带来了哪些启发2

最新推荐文章于 2024-08-24 09:42:45 发布
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分类专栏： 索引技术 文章标签： 索引技术 Learned Index
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/nosqlnotes/article/details/79496060
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本文探讨了Learned Index如何改进RM-Index、Hash索引和Bloom Filter索引，以降低空间占用并优化查询性能。尽管Learned Index在某些场景下可能牺牲查询速度，但它为数据库索引提供了新思路，尤其是在Read-Only的OLAP查询任务中。未来，Learned Index有望使数据库索引更智能和高效。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

本文继续讨论Recursive Model Index(RM-Index)索引更新涉及的相关问题，以及Learned Index对Hash索引以及Bloom Filter索引如何进行改造来降低索引占用空间。


RM-Index索引的更新

上篇文章中关于RM-Index的设计以及与B-Tree索引的对比测试结果，主要针对只读场景的内存型数据库系统，也可以应用于更新频率较低的数据仓库系统中，对于Bigtable而言，每一个SSTable都是当内存中的数据积累了一定量之后才生成的，也可应用RM-Index的思路来优化现有的B-Tree索引。

数据更新包括两种情形：

  • appends 在现有数据集合的尾端进行appends
  • inserts 在现有数据集合的中间进行inserts

通常，对于inserts场景，新的数据应该基本遵循已有的数据分布特点的，因此，原来的模型不需要重新进行训练。而对于appends场景

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这篇论文在两个月前刚被公布出来的时候，因为带着Jeff Dean的署名曾一度被热传，但直到今天才认真读完这篇论文。Learned Index基于机器学习的方法，对传统数据库索引做了改造。本文先介绍Learned Index的RM-Index模型以及与B-Tree索引的对比。如论文开篇所言，可以将传统的数据库索引(Index)视为一种模型(Model)：B-Tree索引B-Tree索引模型将一个Ke...
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学习型索引库 - Learned Indexes 实践指南
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Learned Index: A Comprehensive Experimental Evaluation
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为了解决这些问题，本文详细回顾了现有的学习索引，并讨论了学习索引中关键组件的设计选择，包括键查找(预测键位置的位置推断，如果预测的位置不正确则重新搜索位置的位置优化)，键插入，并发和批量加载。然而，像XIndex和FINEdex这样的学习索引获得了较大的索引大小和较高的插入/查找延迟，因为它们使用额外的空间(例如，对级缓冲区)来支持并发操作，这可能会减慢插入/查找操作，因为搜索同时涉及索引和缓冲区。此外，对于高度倾斜的插入数据，学习索引的插入性能下降很大，而传统索引的插入性能更稳定。
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经典 Learned Index 结构设计及其应用
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3) GPU具有层次化的存储空间和独特的高效访存方式，因此需要考虑当前学习到的索引结构在GPU体系结构中的适应性。阅读者总结：这篇论文的核心是将GPU和PGM-index结合起来，总体上更加偏向工程实现，在学习索引的设计上明显地没有看出什么新颖点，当然了GPU是适合并发线程的计算过程，加速查询，但是这学习索引问题本身的解决上 没有什么多的贡献。根据近年来对学习索引的研究，提出了一种将GPU和学习索引的优势相结合的新思路，将学习索引放在GPU内存中，充分利用GPU的高并发和计算能力。...
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构建替代 B 树的替代学习模型的关键挑战之一是最后一英里的准确性。例如，使用单个模型把误差从 100M 减少到几百这个数量级是非常困难的。同时，将误差从 100M 降低到 10K，例如 100 * 100 = 10000 的精度实现起来还简单些，这样就可以用简单模型替换 B-Tree 的前两层。同样的，将误差从 10k 降低到 100 是一个更简单的问题，因为模型只需要关注数据的一个子集。提出递归回归模型(见图3)。
论文笔记 - The Case For Learned Index Structures
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这篇 paper 的笔记实在是 delay 了好久= =，然而也没有读太细致，就大致浏览了几遍~ paper 地址 ⬇️ The Case For Learned Index Structures Introduction 当我们需要查询数据库中的某条数据时，这数据在数据库中的 index 就是我们想要的答案，数据库对我们的重要性不言而喻。 现有的索引结构中，B+ 树对于范围查询无疑是最佳的，哈希...
Benchmarking Learned Indexes(VLDB2021)
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最近学习索引结构的进步建议用近似学习模型来替代现有的索引结构，比如b树。在这项工作中，我们提出了一个统一的基准，它将三种已经学习过的索引结构的优化实现与几种最先进的传统基准进行比较。通过使用四个真实的数据集，我们证明了在内存中只读工作负载下，学习索引结构在密集数组上的性能确实优于非学习索引。我们研究了缓存、流水线、数据集大小和密钥大小的影响。我们研究了学习的索引结构的性能，并建立了一个解释为什么学习的模型能取得如此好的性能。最后，我们研究了学习索引结构的其他重要特性，例如它们在多线程系统中的性能和构建时间。
论文阅读——Updatable Learned Index with Precise Positions(VLDB‘21)
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Jeff Dean在2013年斯坦福技术讲座：大数据与计算挑战
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