Stora flash-skivor, eller solid state-enheter (SSD), har blivit ett attraktivt alternativ till magnetiska hårddiskar, på grund av deras höga slumpmässiga läsprestanda, låg energiförbrukning och andra funktioner. Skriver dock, särskilt små slumpmässiga skriver, på flash-skivor är naturligt mycket långsammare än läser på grund av radering-föreskriva mekanism. För att ta itu med denna asymmetri av läshastigheter i trädindexering på flashdisken föreslår vi FD-träd, ett trädindex utformat med logaritmisk metod och fraktionerad kaskadteknik. Med den logaritmiska metoden består ett FD-träd av huvudträdet - ett litet B+-träd på toppen, och några nivåer av sorterade runningar av ökande storlekar på botten. Denna design är skrivoptimerad för flashdisken; i synnerhet, en indexsökning kommer potentiellt gå igenom fler nivåer eller besöka fler noder, men slumpmässiga skriver begränsas till ett litet område - huvudet träd, och senare omvandlas till sekventiella genom sammanslagning till de lägre körningar. Med den fraktionerade kaskadteknik, lagrar vi pekare, kallas staket, i lägre nivå körs för att påskynda sökningen. Med tanke på ett FD-träd av n poster, visar vi analytiskt att det utför en uppdatering i O(log B n) sekventiella I/Os och slutför en sökning i O(log B n) slumpmässiga I/Os, där B är Flash page storlek. Vi utvärderar FD-träd i jämförelse med representativa B+-trädvarianter under en mängd olika arbetsbelastningar på tre produktblixt SSD:er. Våra resultat visar att FD-tree har en liknande sökprestanda som standard B+-tree, och en liknande uppdateringsprestanda som den skrivoptimerade B+-tree varianten. Som ett resultat, FD-tree dominerar de andra B+-tree indexvarianter på den totala prestandan på flashskivor samt på magnetiska diskar.
Ett FD-tree föreslås i REF för dataindexering på SSD-enheter utan slumpmässiga skrivningar, som har en liknande idé som LSMtree och förstärks med fraktionerad kaskadteknik för en låg minnesanvändning.
Tree Indexing on Solid State Drives
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}