抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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インデックス構造は,一般的に質問処理およびコンピュータ科学のビルディングブロックである。コンピュータ技術のdawn以来,インデックス構造があった。そして,その後,無数のインデックス構造が発明され,毎年公開されている。本論文では,「インデックスを発明する」という非常にアイデアが,最初の場所における誤解な概念であると主張する。それは,「物理的質問計画」のアナログである。本論文では,手作業インデックス構造(Bツリー上の二値検索ツリーに対して,学習されたインデックスの任意の形式に対する)のアイデアを落とすために提案したパラダイムシフトである。著者らは,指数構造(GENE)の遺伝子Generic Generication(GENE)を共用する新しい自動インデックス育種フレームワークを提示する。それは,ほぼすべてのインデックス構造が3つの主次元に沿って組み立てられるという観察に基づいている。(1)構造ビルディングブロック,例えばBツリーは,2つの異なる構造ノードタイプ(内部と葉ノード)から組み立てられ,2つの不変量,例えば,Bツリーの全てのパスは,同じ長さを持ち,そして(3)ノードの内部レイアウト(列またはカラムレイアウトなど)の決定である。著者らは,それらの次元に沿って多くの既存のインデックス構造を模倣することができる一般的なインデクシングフレームワークを提案した。そのフレームワークに基づいて,著者らは,作業負荷と最適化目標を与える一般的な遺伝的指数生成アルゴリズムを提案して,言い換えれば,他の単語で,新しいインデックス構造「種」を,自動的に組み立てて,突然変異することができた。著者らの実験では,複数の目標に従う。データベース技術からいくつかの良い古い wを見直す。特定の作業負荷を考えると,GENEは,著者らのテキストブックと論文が,そのような作業負荷を現在推奨するものに等しいインデックスを,さらに育種する。Orは,さらに,より多くのものをすることができた。著者らの初期結果は,発生指数がインデックス構造を設計する次のステップであることを示した。【JST・京大機械翻訳】
