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J-GLOBAL ID：202202254213431233   整理番号：22A0396873

TridentKV:適応インデクシングと空間効率的分割によるリード最適化LSMツリーベースKVストア【JST・京大機械翻訳】

TridentKV: A Read-Optimized LSM-Tree Based KV Store via Adaptive Indexing and Space-Efficient Partitioning

著者 (6件)： Lu Kai (Wuhan National Laboratory for Optoelectronics, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Zhao Nannan (School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Wan Jiguang (Wuhan National Laboratory for Optoelectronics, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Fei Changhong (Wuhan National Laboratory for Optoelectronics, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Zhao Wei (SenseTime Research, Shenzhen, China) ,  Deng Tongliang (SenseTime Research, Shenzhen, China)
資料名： IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems  (IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems)
巻： 33  号： 8  ページ： 1953-1966  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0882A  ISSN： 1045-9219  CODEN： ITDSEO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： LSMツリーベースの鍵値(KV)貯蔵は,LSMツリーの平準化構造のため,厳しい読取性能損失を受ける。特に,高い帯域幅と低い待ち時間を有する現代の記憶装置を使用するとき,KV貯蔵の読取性能は,非効率ファイルインデクシングによって深刻に影響を受ける。そのうえ,挿入するmb石の欠失パターンのために,LSMツリーに基づくKV貯蔵は,大規模なデータ削除(また,Read-Post-Delete問題とも呼ばれる)によって引き起こす読取性能変動の問題に直面した。本論文では,KVストレージの読取性能を改善するために,TridentKVを提案した。適応学習インデックス構造を最初に設計し,ファイルインデクシングをスピードアップした。また,空間効率の良い分割戦略を提案し,Read-Post-Delete問題を解決した。そのうえ,非同期読取設計を採用して,SPDKを高同時性と低待ち時間のためにサポートする。TridentKVはRocksDBに実装され,評価結果は,RocksDBと比較して,TridentKVの読取性能は,書き込み性能の損失なしに7倍から12に改善され,TridentKVは,多数の欠失または移動が起こる場合でも,安定した読取性能を提供することを示した。RocksDBの代わりに,TridentKVはCephのメタデータを保存するために利用され,Cephの読取性能を20%~60%まで改善する。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  同時性 ,  レベリング ,  帯域幅 ,  *待ち時間 ,  メタデータ
準シソーラス用語： ストレージ装置 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 適応 ,  インデクシング ,  空間効率 ,  リード最適化 ,  LSM