Core Concepts
データベースのインデックス構造を機械学習モデルとして扱う新しいトレンドに焦点を当てた、学習済みインデックスの重要性と将来への展望。
Abstract
最近の研究トレンドは、データベースのインデックス構造を機械学習(ML)モデルとして扱うことであり、これは「Learned Indexes」として知られる。この調査は、多次元空間における学習済みインデックスに焦点を当てており、各提案された手法の中核的なコンセプトを説明し、いくつかの明確な基準に基づいてこれらの手法を分類している。さらに、既存文献をこの分類に従って説明しており、学習済みインデックスの進化を示すタイムラインも提示している。最後に、この新興かつ活発な分野での未解決の課題や将来的な研究方向に焦点を当てている。
Stats
学習済み一次元インデックスが改善された検索パフォーマンスと空間要件を示した。
多次元空間へ自然拡張された学習済みインデックスが開発された。
一次元学習済みインデックスから多次元へ拡張する方法が複数紹介された。
Quotes
"Indexes are models." - RMI [97]
"The concept of using a learning mechanism in the context of database indexing has been studied previously." - Content