Radix Spline Parameter Optimization

Abstract

I denne oppgaven utforsker vi muligheten for å predikere den optimale konfigurasjonen av Radix Spline ved hjelp av et multi-output nevralt nettverk trent på syntetiske datasett basert på ulike distribusjoner. Det nevrale nettverket viser en evne til å forutsi konfigurasjoner som gir tilfredsstillende resultater, ved å ta hensyn til de viktigste egenskapene til hvert datasett som er reflektert i treningsdataene. Imidlertid har vi også identifisert flere begrensninger og utfordringer i denne studien, inkludert mangel på tilstrekkelig treningsdata og manglende representasjon av datasettet gjennom egenskapene som er brukt. Oppdagelsene i denne studien gir et verdifullt bidrag til lærte indekser som et felt og gir et grunnlag for videre forskning innen dette området.

In this study, we investigate the possibility of predicting the optimal parameter configuration for the radix spline learned index structure. To tackle this challenge, we propose a novel approach utilizing a multi-output neural network model trained on synthetic datasets. By generating synthetic data based on various distributions and extracting relevant features to capture dataset characteristics, we enable the model to learn and predict the crucial parameters of radix bits and spline error. Our experiments demonstrate the model’s capability to predict a satisfactory parameter configuration for a considerable number of datasets. However, we also identify certain limitations and areas for improvement, such as the need for generating more complex and diverse datasets, as well as exploring additional features. The findings of this research contribute to the advancement of learned index structures and pave the way for the development of more efficient and automated parameter tuning techniques.