The Case for Learned Index Structures-arXiv 论文笔记 更新中

2018 最值得读的论文之一，开辟了利用神经网络NN的方式，来让大家熟知的B-Tree，Hashing table 甚至Bloom Fileter 更有效率的检索。

 

摘要：

索引模式一般分为三种，B-树索引，针对已经存分好类的数组进行关键字索引；哈希索引，基于未分类的数据索引；位图索引，来指示数据记录是否存在。

1 Introduction

在本文中，我们探讨了学习模型（包括神经网络）在多大程度上可以用来增强甚至取代从B-Trees到Bloom过滤器的传统索引结构。随着硬件的发展，之前限制计算的昂贵的硬件条件现在可以实现。