核心概念
為了解決現有單機度量空間索引方法的效率和可擴展性限制,本文提出了一種用於度量空間相似性搜索的有效分布式索引 DIMS。
摘要
DIMS:適用於度量空間的分布式相似性搜索索引
論文資訊
Yifan Zhu, Chengyang Luo, Tang Qian, Lu Chen, Yunjun Gao, Baihua Zheng. (2024). DIMS: Distributed Index for Similarity Search in Metric Spaces. arXiv:2410.05091v1
研究目標
本研究旨在解決現有單機度量空間索引方法在處理大量數據和查詢請求時面臨的效率和可擴展性限制,提出一個適用於度量空間的有效分布式相似性搜索索引 DIMS。
方法
DIMS 採用三階段對象劃分策略,結合同構和異構劃分方法,以確保對象在分布式工作節點上的均勻分布,並實現工作負載平衡。
- 第一階段:在主節點使用全局索引對對象進行同構劃分,將相似的對象分組到一起。
- 第二階段:使用中間索引將全局索引生成的劃分異構地劃分為子區域,將具有相似距離的對象分組到同一個劃分中,並將這些劃分均勻地分配給工作節點。
- 第三階段:在每個工作節點上,使用局部索引對異構劃分進行同構劃分,以便有效地管理局部組。
DIMS 使用三階段索引結構來有效地管理分布式環境中的度量空間對象:
- 全局索引:感知所有對象的總體分布。
- 中間索引:將對象劃分為異構劃分,旨在實現工作節點之間的工作負載平衡。
- 局部索引:促進有效內部數據管理。
DIMS 還設計了並發搜索方法,利用過濾和驗證技術來避免不必要的距離計算,並設計了一個基於成本的優化模型,通過理論分析優化主節點和工作節點之間的對象分布,以進一步提高 DIMS 的性能。
主要發現
- DIMS 能夠有效地將對象劃分到分布式工作節點中,從而實現工作負載平衡。
- DIMS 的三階段索引結構能夠有效地管理度量空間對象。
- DIMS 的並發搜索方法能夠有效地支持並發相似性搜索。
- DIMS 的基於成本的優化模型能夠進一步提高其性能。
主要結論
DIMS 是一種有效的度量空間相似性搜索分布式索引方法,它可以有效地解決現有單機方法的效率和可擴展性限制。
意義
本研究為度量空間相似性搜索提供了一種新的分布式索引方法,它可以應用於各種實際應用,例如多媒體檢索、個性化推薦、軌跡分析、數據挖掘、決策規劃和分布式服務器。
局限和未來研究
- DIMS 的性能可能會受到網絡延遲和帶寬的影響。
- 未來的工作可以探索更複雜的成本模型,以進一步優化 DIMS 的性能。
- 未來的工作還可以探索將 DIMS 應用於其他類型的相似性搜索,例如圖相似性搜索。
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引述
“Metric space provides a general solution to accommodate data of different types and volumes, while also supporting flexible distance metrics.”
“However, existing studies mostly focus on indexing metric spaces on a single machine, which faces efficiency and scalability limitations with increasing data volume and query amount.”
“Therefore, there is an urgent need for large-scale similarity search solutions in distributed environments that can efficiently handle large volumes of data and query requests.”