Larger SSTable 메커니즘을 사용하여 Bourbon에서 Learned Index의 정량 분석

Q: 이 논문에서 정의한 Learned Index란 무엇인가?

기존 데이터베이스의 전통적인 인덱스 구조를 기계 학습 모델로 대체하여 데이터의 위치를 예측함으로써 인덱스의 효율성과 전반적인 성능을 향상시키는 방법이다.

Q: Larger SSTable Mechanism이 Bourbon의 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, write latency를 최대 38%, read latency를 최대 20%까지 감소시켰으며 쓰기 성능을 최대 1.6배 향상시켰다. 이는 learned index를 LSM-tree에 효과적으로 적용하여 전반적인 시스템 성능을 개선했음을 보여준다.

Guangxun Zhao; 신호진; 유시환; 최종무

학술대회자료 Full-text

저자정보: Guangxun Zhao (단국대학교) 신호진 (단국대학교) 유시환 (단국대학교) 최종무 (단국대학교)

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Key-Value Store에 learned index를 도입하는 연구가 진행되어왔다. 그 중 Bourbon은 LevelDB에 Key-Value separation 기법과 기계학습을 활용한 learned index를 도입한 Key-Value Store이다. 본 논문에서는 Bourbon에 learned index의 충분히 활용하기위한 하위 level 일수록 SS ... 전체 초록 보기

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