多维空间的学习索引调查
原文约400字/词，阅读约需1分钟。发表于：。现在的研究趋势是将数据库索引结构视为机器学习模型，通过训练单个或多个机器学习模型来学习从键到数据集内位置的映射关系，从而实现改进搜索性能和减少空间需求。该调查重点关注学习多维索引结构，介绍了该研究领域的现状，解释了每个方法的核心概念，并根据多个明确定义的标准对这些方法进行分类。我们提供了一个分类法以对每个学习多维索引进行分类和归类，并根据此分类法对现有的学习多维索引文献进行了调查。此外，我们...
现在的研究趋势是将数据库索引结构视为机器学习模型，通过训练模型来学习从键到数据集内位置的映射关系，以改进搜索性能和减少空间需求。该调查介绍了学习多维索引结构的现状和方法，并对这些方法进行了分类。同时，还提供了学习索引研究的发展历程和未来研究方向。
