論文の概要: The Curious Case of High-Dimensional Indexing as a File Structure: A Case Study of eCP-FS

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21939v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 15:51:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.575737
• Title: The Curious Case of High-Dimensional Indexing as a File Structure: A Case Study of eCP-FS
• Title（参考訳）: ファイル構造としての高次元インデクシングの事例:eCP-FSを事例として
• Authors: Omar Shahbaz Khan, Gylfi Þór Guðmundsson, Björn Þór Jónsson,
• Abstract要約: eCP-FSは、ディスクベースのANNインデックスであるeCPのファイルベースの実装である。 本稿では、ディスクベースのANNインデックスであるeCPのファイルベース実装であるeCP-FSを提案する。 メモリ制約のあるシナリオでは、eCP-FSは最小限のメモリフットプリントを提供し、リソース制約やマルチインデックス環境に最適である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8998543739618077
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern analytical pipelines routinely deploy multiple deep learning and retrieval models that rely on approximate nearest-neighbor (ANN) indexes to support efficient similarity-based search. While many state-of-the-art ANN-indexes are memory-based (e.g., HNSW and IVF), using multiple ANN indexes creates a competition for limited GPU/CPU memory resources, which in turn necessitates disk-based index structures (e.g., DiskANN or eCP). In typical index implementations, the main component is a complex data structure that is serialized to disk and is read either fully at startup time, for memory-based indexes, or incrementally at query time, for disk-based indexes. To visualize the index structure, or analyze its quality, complex coding is needed that is either embedded in the index implementation or replicates the code that reads the data structure. In this paper, we consider an alternative approach that maps the data structure to a file structure, using a file library, making the index easily readable for any programming language and even human-readable. The disadvantage is that the serialized index is verbose, leading to overhead of searching through the index. The question addressed in this paper is how severe this performance penalty is. To that end, this paper presents eCP-FS, a file-based implementation of eCP, a well-known disk-based ANN index. A comparison with state-of-the-art indexes shows that while eCP-FS is slower, the implementation is nevertheless somewhat competitive even when memory is not constrained. In a memory-constrained scenario, eCP-FS offers a minimal memory footprint, making it ideal for resource-constrained or multi-index environments.
• Abstract（参考訳）: 現代の分析パイプラインは、効率のよい類似性に基づく探索をサポートするために、近接隣り合う(ANN)インデックスに依存する複数のディープラーニングと検索モデルを日常的に展開している。 多くの最先端のANNインデックスはメモリベース(例えば、HNSW、IVF)であるが、複数のANNインデックスを使用すると、限られたGPU/CPUメモリリソースの競合が生じ、ディスクベースのインデックス構造(例えば、DiskANNやeCP)を必要とする。 典型的なインデックス実装では、メインコンポーネントはディスクにシリアライズされた複雑なデータ構造であり、起動時に、メモリベースのインデックスに対して、または、ディスクベースのインデックスに対して、インクリメンタルに、完全に読み込まれる。 インデックス構造を視覚化したり、その品質を分析したりするには、インデックス実装に埋め込まれた複雑なコーディングか、データ構造を読み込むコードを複製する必要がある。 本稿では,ファイルライブラリを用いて,データ構造をファイル構造にマッピングする代替手法を検討する。 欠点は、シリアライズされたインデックスが冗長であり、インデックスを検索するオーバーヘッドにつながることである。 本論文では,このパフォーマンスペナルティがどの程度厳しいのか,という疑問を提起する。 そこで本稿では,ディスクベースのANNインデックスであるeCPのファイルベース実装であるeCP-FSを提案する。 最先端のインデックスと比較すると、eCP-FSは遅いが、メモリが制約されていない場合でも、実装は多少競争力がある。 メモリ制約のあるシナリオでは、eCP-FSは最小限のメモリフットプリントを提供し、リソース制約やマルチインデックス環境に最適である。

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