Key points are not available for this paper at this time.
تُستخدم فهارس الصور على نطاق واسع لأحمال العمل التحليلية التي تتطلب قراءة مكثفة لأنها مُركزة وتوفر قراءة فعالة مع مساحة ذاكرة صغيرة. ومع ذلك، فهي عموماً غير فعّالة في التحديث. مع تزايد دمج التطبيقات التحليلية مع التطبيقات المعاملاتية، مما يؤدي إلى ظهور معالجة هجينة للمعاملات والتحليل (HTAP)، من المرغوب فيه أن تدعم فهارس الصور تحديثات متزامنة فعالة في الوقت الحقيقي. في هذه الورقة، نقترح فهرسة الصور المتغيرة المتزامنة (CUBIT) التي تقدم تحديثات فعالة في الوقت الحقيقي تتوسع مع عدد أنوية المعالج المستخدمة ولا تتداخل مع الاستعلامات. يعتمد تصميمنا على ثلاثة مبادئ. أولاً، نقوم باستخدام تمثيل ثنائي أفقي للبتات المحدثة، مما يُمكن من تحديثات ذرية فعالة دون قفل كامل المتجهات. ثانياً، نقترح آلية تجميد خفيفة تسمح للاستعلامات بالتشغيل على لقطات منفصلة وتوفر ضمان التقدم دون انتظار. ثالثاً، نقوم بتوحيد التحديثات بطريقة خالية من القفل، مما يوفر ضمان تقدم قوي. تُظهر تقييماتنا أن CUBIT تقدم إنتاجية أعلى من 3 إلى 16 مرة وزمن استجابة أقل من 3 إلى 220 مرة مقارنة بفهارس الصور القابلة للتحديث الرائدة. إن طبيعة CUBIT الملائمة للتحديثات توسع من نطاق تطبيق فهرسة الصور. تُظهر التجارب مع أحمال العمل OLAP باستخدام تحديثات قياسية ومجموعة أن CUBIT تتغلب على وقت الصيانة وتتفوق على DuckDB بمعدل من 1.2 إلى 2.7 مرة على TPC-H. بالنسبة لأحمال عمل HTAP مع تحديثات في الوقت الحقيقي، تحقق CUBIT تحسيناً في الأداء يتراوح بين 2 إلى 11 مرة مقارنة بالأساليب الرائدة.
درس وانغ وآخرون (ثلاثاء) هذا السؤال.