論文の概要: A Survey of Learned Indexes for the Multi-dimensional Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06456v1
• Date: Mon, 11 Mar 2024 06:32:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-12 20:13:07.736114
• Title: A Survey of Learned Indexes for the Multi-dimensional Space
• Title（参考訳）: 多次元空間における学習指標の検討
• Authors: Abdullah Al-Mamun, Hao Wu, Qiyang He, Jianguo Wang, Walid G. Aref
• Abstract要約: 本調査は学習した多次元インデックス構造に焦点を当てる。 本稿では,各学習した多次元指標を分類・分類する分類法を提案する。 我々は、この新興かつ活発な分野における、いくつかのオープンな課題と今後の研究方向性を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.574538354949901
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: A recent research trend involves treating database index structures as Machine Learning (ML) models. In this domain, single or multiple ML models are trained to learn the mapping from keys to positions inside a data set. This class of indexes is known as "Learned Indexes." Learned indexes have demonstrated improved search performance and reduced space requirements for one-dimensional data. The concept of one-dimensional learned indexes has naturally been extended to multi-dimensional (e.g., spatial) data, leading to the development of "Learned Multi-dimensional Indexes". This survey focuses on learned multi-dimensional index structures. Specifically, it reviews the current state of this research area, explains the core concepts behind each proposed method, and classifies these methods based on several well-defined criteria. We present a taxonomy that classifies and categorizes each learned multi-dimensional index, and survey the existing literature on learned multi-dimensional indexes according to this taxonomy. Additionally, we present a timeline to illustrate the evolution of research on learned indexes. Finally, we highlight several open challenges and future research directions in this emerging and highly active field.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究トレンドは、データベース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る。 このドメインでは、単一または複数のMLモデルを使用して、データセット内のキーから位置へのマッピングを学習する。 このインデックスのクラスは"Learned Indexes"として知られている。 学習インデックスは検索性能の向上と1次元データの空間要求の低減を実証している。 一次元学習指標の概念は自然に多次元データ(例えば空間データ)に拡張され、「学習された多次元指標」の開発に繋がった。 本調査は学習した多次元インデックス構造に焦点を当てる。 具体的には,本研究領域の現状を概観し,提案手法の背景にある中核概念を説明し,いくつかの明確な基準に基づいてこれらの手法を分類する。 本稿では,各学習された多次元指標を分類・分類し,この分類法に従って学習された多次元指標に関する既存の文献を調査した。 さらに,学習指標の研究の進展を示すタイムラインを提示する。 最後に,この新興かつ高度に活発な分野における,いくつかのオープンチャレンジと今後の研究方向性について紹介する。

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