Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
학습된 색인 구조에서 편중된 삽입 문제와 해결책 |
| 영문제목(English Title) |
The Insertion-skew Problem in Learned Indexes and Its Solution |
| 저자(Author) |
김대현
윤현식
정연돈
Daehyun Kim
Hyunsik Yoon
Yon Dohn Chung
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 01 PP. 1689 ~ 1691 (2022. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서는 갱신 가능한 학습된 인덱스 구조(ALEX)에서 편중된 삽입을 정의한다. 편중된 삽입이 발생하면 특정 데이터 노드에 삽입이 집중되어 삽입 성능 저하를 야기한다. 편중된 삽입 문제를 해결하기 위해 적응형 밀도를 제안하여 삽입 성능 저하를 최소화 한다. 적응형 밀도는 데이터 노드의 최대, 최소 밀도를 조정함으로써 데이터 시프트를 줄여 삽입 성능을 향상시킨다. 성능 평가에서 편중된 삽입 문제가 발생했을 때 ALEX의 성능을 분석하고 적응형 밀도가 적용된 ALEX에서 삽입 성능이 향상됨을 보인다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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