习得索引

习得索引,全称“Learned Index Structure”

习得索引(Learned Index)是最近刚提出的一种索引方案。其作者将索引问题抽象为了累计分布函数(CDF)的拟合问题,进而使用神经网络来拟合CDF以完成索引任务。本研究的主线就是对习得索引进行实用化改造。

除了算法上的进步,也有学者提出使用异构计算的模式来处理数据库索引的问题,尤其是GPU和FPGA这两种目前使用比较广泛的硬件。它们在各自针对的硬件上设计了专门的索引结构,以提升查询效率。


论文

最后修改于2019年4月2日 (星期二) 10:49