APLI:一种基于持久化内存的高性能学习索引

持久化内存(Persistent Memory,PM)已成为容量有限的DRAM的最有潜力的补充或者替代品.学习索引(Learned Index,LI)作为一种感知数据分布的索引结构,在大数据集上能够以较小的内存使用量展现远优于B+树的性能而被广泛关注.最近,一些研究者尝试将学习索引部署在持久化内存中,然而现有的持久化学习索引存在读写性能次优化、结构扩展性不足、动态负载性能不统一等问题.为此,本文在深入分析了持久化内存和学习索引特性的基础上,提出了一种自适应的持久化学习索引结构APLI.APLI由两部分组成:1)高效的混合介质的持久化学习索引树(EPL-Tree),提供稳定的读写性能和结构扩展;2)轻量级的哈希表(SW-Table),用于快速感知负载变化并提升热点访问的性能.在持久化内存真实设备上的评估表明,相比现有的持久化索引结构,APLI读写性能最高分别提升3.2倍和3.3倍,而且拥有更稳定的结构扩展性能.另外,APLI能在较小的DRAM空间占用前提下,实现各种负载场景下的稳定高性能访问.