【摘 要】
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互联网时代产生的海量数据亟待高效的数据管理方案,数据的索引技术是高效管理数据的关键技术之一。现有基于内存的索引技术（如B+树类）已经无法高效地满足数据总量不断快速增长的场景。新型非易失内存（Non-Volatile Memory,NVM）具有接近内存的性能、存储密度大于内存,是构建下一代存储系统的重要存储设备。但是,目前应用广泛的B+树索引并不能很好地适应大容量的NVM设备,其性能随着所索引的数据
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互联网时代产生的海量数据亟待高效的数据管理方案,数据的索引技术是高效管理数据的关键技术之一。现有基于内存的索引技术（如B+树类）已经无法高效地满足数据总量不断快速增长的场景。新型非易失内存（Non-Volatile Memory,NVM）具有接近内存的性能、存储密度大于内存,是构建下一代存储系统的重要存储设备。但是,目前应用广泛的B+树索引并不能很好地适应大容量的NVM设备,其性能随着所索引的数据总量的增加而降低。最近出现的学习型索引（Learned Index,LI）的性能只与模型的规模有关,是解决NVM上大数据量导致索引性能下降的关键。针对如何使用NVM来高效地索引海量数据的问题,提出一种基于NVM的新型智能索引结构LI-Tree,该结构能较好地适应数据量的增长的同时,具有高效的单点性能和范围查询性能。LI-Tree采用一种三层的结构设计:以学习索引组成的模型层、静态数组构成的数据索引层和以一系列轻量级B+树（Lbtree）组成的数据层。LI-Tree通过模型层的学习索引来降低数据层B+树的高度,从而提高LI-Tree的单点性能;通过静态的数据索引层来维持整个结构有序,从而支持范围查询;数据层的轻量级B+树利用了B+树在树高较低时的良好性能,在支持数据插入操作的同时避免了模型层的频繁重训练过程。另外,LI-Tree设计了多线程后台扩展操作来适应数据量的增长,通过扩展操作来维持轻量级B+树具有较低的高度,使得整体结构在数据量不断增长时仍能保持良好的性能。在真实的NVM内存设备上,实现了LI-Tree的系统原型,并与针对NVM优化的典型B+树索引结构Fast-Fair进行了性能对比。测试结果表明,对比Fast-Fair,LITree的插入性能可提高70%,查询性能提高30%,删除性能提高130%,且在数据量不断增长时仍能维持较高性能。另外,LI-Tree与其它学习型索引结构对比,插入性能提升了80%到150%。
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