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Enregistrement W4246281707 · doi:10.1145/3187009.3164147

Bztree

2018· article· en· W4246281707 sur OpenAlexaff
Joy Arulraj, Justin J. Levandoski, Umar Farooq Minhas, Per-Åke Larson

Notice bibliographique

RevueProceedings of the VLDB Endowment · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Data Storage Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceThroughputBlock (permutation group theory)Non-volatile memoryEmbedded systemComputer hardwareTree (set theory)Code (set theory)Parallel computingOperating systemProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Storing a database (rows and indexes) entirely in non-volatile memory (NVM) potentially enables both high performance and fast recovery. To fully exploit parallelism on modern CPUs, modern main-memory databases use latch-free (lock-free) index structures, e.g. Bw-tree or skip lists. To achieve high performance NVM-resident indexes also need to be latch-free. This paper describes the design of the BzTree, a latch-free B-tree index designed for NVM. The BzTree uses a persistent multi-word compare-and-swap operation (PMwCAS) as a core building block, enabling an index design that has several important advantages compared with competing index structures such as the Bw-tree. First, the BzTree is latch-free yet simple to implement. Second, the BzTree is fast - showing up to 2x higher throughput than the Bw-tree in our experiments. Third, the BzTree does not require any special-purpose recovery code. Recovery is near-instantaneous and only involves rolling back (or forward) any PMwCAS operations that were in-flight during failure. Our end-to-end recovery experiments of BzTree report an average recovery time of 145 μs. Finally, the same BzTree implementation runs seamlessly on both volatile RAM and NVM, which greatly reduces the cost of code maintenance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0680,058

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations91
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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