TreeLine
Notice bibliographique
Résumé
Many modern key-value stores, such as RocksDB, rely on log-structured merge trees (LSMs). Originally designed for spinning disks, LSMs optimize for write performance by only making sequential writes. But this optimization comes at the cost of reads: LSMs must rely on expensive compaction jobs and Bloom filters---all to maintain reasonable read performance. For NVMe SSDs, we argue that trading off read performance for write performance is no longer always needed. With enough parallelism, NVMe SSDs have comparable random and sequential access performance. This change makes update-in-place designs, which traditionally provide excellent read performance, a viable alternative to LSMs. In this paper, we close the gap between log-structured and update-in-place designs on modern SSDs with the help of new components that take advantage of data and workload patterns. Specifically, we explore three key ideas: (A) record caching for efficient point operations, (B) page grouping for high-performance range scans, and (C) insert forecasting to reduce the reorganization costs of accommodating new records. We evaluate these ideas by implementing them in a prototype update-in-place key-value store called TreeLine. On YCSB, we find that TreeLine outperforms RocksDB and LeanStore by 2.20× and 2.07× respectively on average across the point workloads, and by up to 10.95× and 7.52× overall.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,097 | 0,072 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».