| 基于大页内存的学习索引内存分配策略 |
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| 引用本文： | 官嘉林,朱艳,吴庭亮,陈艳,张敬伟.基于大页内存的学习索引内存分配策略[J].华东师范大学学报(自然科学版),2023(2):73-81. |
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| 作者姓名： | 官嘉林 朱艳 吴庭亮 陈艳 张敬伟 |
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| 作者单位： | 1. 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室;2. 桂林航天工业学院计算机科学与工程学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(U1711263)；;广西自然科学基金(2018GXNSFAA281199,2020GXNSFAA159117)； |
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| 摘 要： | 大数据时代,数据信息的不断膨胀给数据的快速存取带来了巨大挑战.因此,设计一种高效的索引结构具有重要意义. ALEX (updatable adaptive learned index)是一种利用机器学习模型代替传统B-树索引结构的学习索引,具有较好的时间、空间性能,但存在频繁的缺页中断问题.为解决此问题,进一步提升ALEX性能,在ALEX基础上提出了一种基于大页内存的内存预分配策略,较好地降低了内存缺页中断率,提升了ALEX性能.在内存分配阶段,采用预分配策略;在内存回收阶段,则采用延迟释放策略.在Longitudes数据集上的实验表明,该策略具有良好的效果.
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| 关 键 词： | 学习索引 大页内存 数据存取 |
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