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DynamicでScalableな空間分割データ構造Bkd-Tree

 DynamicでScalableな空間分割データ構造Bkd-Tree

社内勉強会資料です。

Takatomo Torigoe

November 27, 2020
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Transcript

  1. Bkd-Tree? 全文検索エンジンElasticsearchで、地理インデックスとして使われている。 BKD-backed geo_shapes in Elasticsearch: precision + efficiency +

    speed Geospatial Advancements in Elasticsearch Elasticsearchのコアである Apache Luceneで実装されている。 org.apache.lucene.util.bkd
  2. range query を想定 [K-D-B-Tree] Data Structure Region Pages Point Pages

    平衡多分木 1 Nodeを 1 Pageに メモリ配置
  3. [K-D-B-Tree] Insertions 1. 木を辿って、Pointの位置を含むPoint Pageを探し、Pointを追加する。 2. Pointが増えてPoint Pageが溢れたら、Regionを分割する。 3. Regionが増えてRegion

    Pageが溢れたら、さらに親のRegionを分割する。 親Regionの分割は、 子Regionの分割を引き起こすため、 コストが高い。
  4. [K-D-B-Tree] Deletions and Reorganization 1. Pointが属するPoint Pageから、Pointを削除する。 2. ストレージ使用率が減ってきたらリバランス。 (リバランス例)

    Region Page A, B, Cの使用率が半分を切ったため、 どれか二つを合体させたいが、 長方形にするためには三つ合体させないといけない。 しかし三つ合体すると溢れるため、 二つの長方形に再分割を行う必要がある。
  5. [Bkd-Tree] Main Idea • K-D-B-Treeは追加削除時にリバランスすることでクエリ性能を保つ代わり、 ストレージ使用率が低下する。(その後に提案されたhB-Treeも同じ) • Bkd-Treeはリバランスせず、後述の「Bulk Load」「Logarithmic Method」

    という手法によって、ストレージをほぼ100%で使いきる。 // Bkd-Treeの論文はPageではなくBlockで使用率を考えている。K-D-B-Treeも 1 Node 1 Pageに拘らなければ、キャッシュヒット落とさず使用率上げる 実装はできる気がするものの、これは現代の感覚か(?) // 使用率は置いておいても、枝の数がまちまちだとクエリ性能落ちるので、 できるだけ木をコンパクトにするのは重要なはず。
  6. [Bkd-Tree] Bulk Load • Bkd-Treeは2分木 ◦ 葉は一定数のPointを保持する。 ◦ 葉のインデックスのシフト演算で、子 ノードのポインタを置き換えられる。

    • 空の木に1点ずつ追加するのではなく、ま とめて木を構築する。 (not Dynamic) • 1階層ごとにソートして分割位置を決める のではなく、グリッド行列で一気に掘る。
  7. [Bkd-Tree] Logarithmic Method • サイズが指数的に膨らんでいく木の列をなす。ただし列は欠けてもよい。 • クエリは並列的に投げる。 • Point追加は、メモリ上のバッファ木  に対して行う。 ◦

    これはリバランスせず、Leafを大きくしたり深くしたりするはず。 • バッファ木が溢れたら、ストレージ上の木とBulk Loadによってマージ。 ◦ 下図の場合     をマージして、 size 4Mの  を作り出し、   を空にする。