AirIndex：通过数据和存储实现多功能索引调优
摘要：通过优化结构参数，可以提供比没有优化的方法更快的查找。 为了找到最优设计参数，我们提出了一种名为AirIndex的I/O感知索引构建器，它可以以系统化的方式找到高速分层索引设计。 具体来说，AirIndex使用基于图的优化方法最小化目标函数，该函数以各种设计参数来表达端到端延迟。 我们的实证研究证实，AirIndex可以找到最优的索引设计，并且在与现有方法相当的时间内构建最优的索引。 与轻量级B树库（LMDB）相比，查找速度最多可提高4.1倍，与最先进的学习索引（RMI/CDFShop，PGM-Index，ALEX/APEX，PLEX）相比，速度最多可提高3.3倍至46.3倍，与Data Calculator在各种数据集和存储设置上的建议相比，速度最多可提高2.0倍。
作者：Supawit Chockchowwat, Wenjie Liu, Yongjoo Park
论文ID：2306.14395
分类：Databases
分类简称：cs.DB
提交时间：2023-07-21