Learned Index (학습 인덱스)

Learned Index (학습 인덱스)

B-Tree 등 전통 인덱스 구조를 ML 모델(CDF 학습)로 대체하여 검색 성능과 메모리 효율을 높이는 기법

특징: Google 2018 제안(Kraska), 데이터 분포 학습, B-Tree 대비 최대 70% 메모리 절감, 읽기 특화

동작원리: 데이터 분포의 CDF(누적분포함수) 학습 → 키 입력 시 모델이 위치 예측 → 오차 범위 내 탐색

종류

• •Learned Hash Index: 해시 함수를 ML 모델로 대체, 충돌 최소화
• •Learned Bloom Filter: 거짓 양성률을 ML로 최적화
• •Learned Sort: 데이터 분포 학습 기반 정렬 최적화
• •Recursive Model Index(RMI): 계층적 모델 구조로 정밀도 향상

비교

연관: B-Tree, 인덱스, AI/ML, 데이터베이스 최적화