谷歌等推出基于机器学习的新型数据库 SageDB

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近日，谷歌联合 MIT、布朗大学的研究人员共同推出了新型数据库系统 SageDB，并撰写了一篇论文详述 SageDB 的设计原理和性能表现。他们在论文中提出了一个观点：学习模型可以渗透到数据库系统的各个方面，“基于机器学习的组件可以完全取代数据库系统的核心组件，例如索引结构、排序算法，甚至是查询执行器。”

你或许还记得 17 年底 AI 前线发布的热点报道《Jeff Dean 出品：用机器学习索引替代 B-Trees，3 倍性能提升，10-100 倍空间缩小》 。当时谷歌 Jeff Dean 等人出品的一篇题为《学习索引结构的案例》的论文让整个业界为之振奋，同时也引发了大量的争论。在 17 年的论文中，谷歌研究团队尝试通过实验论证：与基于缓存优化的 B-tree 结构相比，使用神经网络在速度上可以提高 70%，并且大大节省了内存。“机器学习模型有可能比目前最先进的数据库索引有更显著的好处”。而今天我们要介绍的 SageDB，就是研究团队在该研究基础之上得出的更进一步的成果。