文章目录

ABSTRACT
CCS CONCEPTS
KEYWORDS
1 INTRODUCTION
2 OUTLINE OF THE TUTORIAL
- 2.1 Part 1: Learned Index Structures
- 2.2 Part 2: Learned Multi-dimensional Indexes
3 RELATED TUTORIALS
4 PRIOR TUTORIALS
5 BIOGRAPHIES
6 ACKNOWLEDGEMENTS
REFERENCES

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ABSTRACT

近年来，机器学习（简称ML）已成功应用于数据库索引。对学习索引的初步实验表明，与传统数据库相比，其搜索性能更好，空间需求更低。为了将学习到的索引扩展到多维空间，已经进行了许多尝试。这使得学习的索引可能适用于空间数据库。本教程的目标是在单维和多维空间中提供学习索引的最新内容。本教程涵盖了25个学习过的索引。本教程通过分类法浏览学习索引的空间，该分类法有助于在一维和多维空间中对所涵盖的学习索引进行分类。

CCS CONCEPTS

• Database Systems → Indexing; • Machine Learning → ML for Systems.

KEYWORDS

Learned Indexes, Spatial, Multi-dimensional

1 INTRODUCTION

由于机器学习领域最近取得的成功，系统社区出现了两种研究趋势：面向机器学习的系统和面向系统的机器学习。ML系统旨在为高效ML工作负载构建大规模系统。相反，系统ML旨在使用基于ML的方法来替换系统的核心组件，以获得更好的性能和更少的空间需求。本教程属于系统ML的大类。更具体地说，本教程解决了以下问题：可以使用ML技术来指导数据索引吗？ML技术可以代替多维索引吗？
数据库管理系统（DBMS）设计为通用型。现代数据库管理系统的这种通用性并不考虑特定应用程序和用户数据的具体情况。在大多数DBMS中，为了高效地访问数据，使用了索引结构，例如B+树。因此，这些索引结构得到了高度优化，但属于通用数据结构。换句话说，它们在索引的优化过程中没有利用底层数据分布的知识。为了进行说明，假设我们有1到5M个连续整数键。现在，为了搜索特定的键，我们可以使用键本身（而不是B+树）作为偏移量。因此，搜索操作的对数复杂度可以降低到

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