adaptive-hybrid-indexes

index 是查询处理系统中性能影响的关键部分，DBMS 广泛采用 B-tree、trie、hash table，特别是 OLTP 系统的索引的存储开销非常大（一些场景下，一半以上的内存是由索引结构消耗的）。内存在现代数据库上加速效果非常明显，但很多场景下将所有数据放入内存已不可能。

作者把索引优化技术按介入的时间分为三个阶段：

1. development-time：单类型数据结构

2. 1. 设计 state-of-the-art 数据结构满足 CRUD 操作，整体均衡，重点对主要操作做优化。
   2. compact index 技术，减少内存空间，通常比 state-of-the-art index 要慢。例如 succinct index 通过减少数据结构上的 pointer 并在运行时计算 offset，在 lookup、scan、udpate 上性能差一些。

3. build-time：在一个 index（不同的数据块）上使用多种 encoding 组合，根据数据特征，在写入时选择数据结构。

4. run-time：build-time 是一种静态组合，单不考虑动态的 workload（工况），run-time 时可以拿到更多的 工况信息帮助优化索引结构。

论文提出一个框架：workload-adaptive hybrid index，将 encoding 决策时机延后到 run-time 进行。