FINEdex: A Fine-grained Learned Index Scheme for Scalable and Co(9)

当小模型需要再训练一个更小的模型时，就会触发模型再训练。对于倾斜的工作负载，FINEdex通过重新训练在数据密集型部分分配级别箱，在多次重新训练后使数据密集型部分变胖。新数据被插入到具有低数据依赖性的增肥数据结构中。此外，根据大数定律，整体数据分布随着数据的增长而收敛。因此，FINEdex会随着时间的推移逐渐适应新的数据分布。
4 结论 本文提出的FINEdex，利用了更小粒度的data-buffer来做训练，减少每次retrain带来的系统阻塞。