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초록·키워드
인덱스는 데이터베이스 시스템의 핵심 요소로, 최근에는 탐색 키의 위치 예측에 머신러닝 모델을 활용하는 Learned Index가 주목받고 있다. 초기의 Learned Index는 탐색 성능이 뛰어나고 인덱스 크기가 작은 장점이 있지만, 수정 연산을 지원하지 않는 한계가 있었다. Updatable Learned Index는 추가 공간을 할당하여 수정 연상을 지원하지만, 삽입 성능을 위해 배열의 크기를 여유롭게 설정하면서 인덱스의 크기가 증가한다. 인덱스 크기는 저장 용량과 비용 측면에서 중요한 요소이지만, 이전 연구들은 다른 성능 지표에 비해 이를 상대적으로 간과하는 경향이 있다. 본 논문에서는 두 가지 대표적인 Updatable ... 전체 초록 보기
본문·목차
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