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LearnedKV: 将 LSM 和学习索引集成于 SSD 以实现卓越性能
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了LearnedKV，一种新颖的分层键值存储系统，将LSM树与Learned Index集成，实现与SSD上独立索引结构相比的读写性能。实验结果显示，LearnedKV在性能上超过了现有解决方案的1.32倍和1.31倍。
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关键要点
- LearnedKV是一种新颖的分层键值存储系统。
- LearnedKV将LSM树与Learned Index无缝集成。
- LearnedKV在SSD上独立索引结构的读写性能上表现优越。
- 分析了LSM树性能与大小的关系。
- 分层Learned Index显著减轻与大小相关的性能下降。
- 减少垃圾回收后重新插入导致的密集I/O操作。
- 引入非阻塞转换机制以保持新插入键的快速读取性能。
- 在GC期间以minimal overhead高效转换现有的LSM树。
- 实验结果显示LearnedKV在读请求和写性能方面超过现有解决方案1.32倍和1.31倍。
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