COLE：面向区块链系统的基于列的学习存储
摘要：区块链系统的存储成本较高，因为每个节点都需要存储和维护完整的区块链数据。在调查以太坊的存储情况后，我们发现存储成本主要来自于索引，即用于保证数据完整性和支持原产地查询的Merkle Patricia Trie (MPT)。为了减少索引存储开销，一个初始的想法是利用新兴的学习索引技术，该技术已经证明具有较小的索引大小和更高效的查询性能。然而，将其直接应用于区块链存储会导致更高的开销，原因是区块链具有持久性要求，而学习索引具有较大的节点大小。同时，现有的学习索引是为内存数据库设计的，而区块链系统需要基于磁盘的存储，并具有频繁的数据更新功能。为解决这些挑战，我们提出了COLE，一种面向区块链系统的新型基于列的学习存储。我们遵循基于列的数据库设计，将每个状态的历史值连续存储，并通过学习模型进行索引，以实现高效的数据检索和原产地查询。我们开发了一系列针对磁盘环境的写优化策略来实现COLE。我们进行了广泛的实验，验证了所提出的COLE系统的性能。与MPT相比，COLE将存储大小降低了高达94％，同时提高了系统吞吐量1.4倍至5.4倍。
作者：Ce Zhang, Cheng Xu, Haibo Hu, Jianliang Xu
论文ID：2306.10739
分类：Databases
分类简称：cs.DB
提交时间：2023-06-21