机器学习能革了数据库索引的命吗?
本文来自峰峰max的投稿，老刘做了修改。
关系数据库帝国已经独孤求败几十年了！
自从1970年E.F.Codd 的《大型共享数据库的关系模型》论文横空出世，为关系型数据库奠定了坚实的理论基础，一众关系数据库System R，DB2 ，Oracle，MySQL，Postgres相继诞生，一举推翻了层次和网状数据库的统治。
在过去的几十年中， 对象数据库， NoSQL等相继挑战，但是依然无法撼动它的地位。
当然关系数据库也不是停滞不前，它也在进化，统一的SQL标准，强大的事务支持，更加聪明的查询优化器......
但是帝国也有一个巨大的硬伤，数据都保存在硬盘上，比起内存和CPU来，硬盘实在是太慢了。 如果说内存是火箭的话，硬盘就是驴车。
帝国想出了很多办法，但总是不能彻底解决问题，到目前为止，一个比较好的办法就是使用B+树。
比如有一张表User, 假设它只有两列（id, age），ID为主键Key。
图1
那么它的B+树存储结构为：
(图2：B+树中节点也保存在磁盘块中)
最后一层为有序的数据页，每个页包含指向下一个数据页的页号（也就是地址），这里假设一条记录占据一个数据页,那么第一条记录在1号数据页，第二条记录在2号数据页，依次类推。
这样以来，如果用户想获取ID = 4的记录，数据库只需要读取三次磁盘就可以找到记录所在的数据的页号(page)为4。
图3
这一天， 帝国的早朝上来了一位神秘的客人，号称是机器学习王国的大使，他自称带来了一个咒语，能够根据一个数据库记录的索引列的值（比如主键Key=4），瞬间定位到记录的页号( page = 4)，连那三次硬盘读写都不需要。
这绝对是个革命性的技术，国王非常感兴趣，下旨让大使详细讲述。
B+树大臣马上就感受到了威胁，如果真有这个咒语，自己官位不保，于是他赶紧阻止：“陛下，老夫有所耳闻，机器学习虽然风靡IT世界，但是也有很多招摇撞骗，不着边际的故事，这个大使，很有可能就是想推销几个鬼都看不懂的数学模型来骗钱！”
国王把没有说话，把目光射向大使。
机器学习大使脸微微一沉，心中想到，不把这个老头子搞定，也就无法说服国王， 既然你送上门来，我就拿你开刀吧。
他主意打定，胸有成竹，先给B+树大臣戴高帽挖个坑： “大人误会了，小人知道您在数据库王国是绝对的中流砥柱， 您采用多叉平衡树的方式，降低了索引层次，减少了硬盘I/O时间，并在叶子节点上维护一个根据key（索引列）排序的线性表（S），获得了范围查询的能力....”
B+树微微一笑，心想这小子是有备而来啊，懂得不少。
然而大使话锋一变：“但是，说白了，它就是一个通过key获取数据记录页面(page)一个映射关系！而这和机器学习中的回归要干的事情是一样的，都是通过一些特征预测目标值，比如通过每个人的年龄，收入等信息预测你的潜力值，只不过说在数据库这个场景下key是特征，page是目标值。”
B+树不屑道：“难道机器学习只要是映射就可以学吗？有点忽悠了吧！”
大使忍住这当面的嘲讽，平心静气地说：“您要知道，这个key和page之间是有关系的！而您正是忽略它两者可能存在的强关联！。”
说到这里，大使不知道从哪里变出一块小黑板，在上面画了图2，然后说：“比如说我现在有一堆数据，每条记录占一个数据页，他们的key和page之间的关系是这样的 ”
机器学习大使清了清嗓子：“对于机器学习模型，比如我用一个简单的线性回归算法，假定模型为page=a * key + b，而我们当前训练集，也就是这棵B+树中key与之对应page数据(1,1),(2,2)…(12,12)，也就是说a,b必须得满足1=a+b,2=2a+b…12=12a+b这12个等式，就相当于我们小时候求解二元一次方程组一般，我们得到a = 1,b = 0, 于是乎我们得到了最终模型page = key!”
B+树大臣冷笑一声，转向国王：“陛下，别被他的数学公式蒙蔽，这是骗小孩的把戏！哪有page = key这么简单的情况! 再说了，这种简单的情况，还用得着机器学习？ 我用肉眼都看出来他们的关系是page=key! 来来来，机器学习大使，我给你说个复杂点儿的情况，如果有些数据页能装两条记录呢？你给我说说page 和key 之间的关系是啥？”
现在的对应关系不是那么简单了。
机器学习大使不仅不慢不紧不慢地回答道：“线性模型只是我们大家族中最简单的地模型罢了，不管你一个数据页能存储几条记录， 只要给出(key,page)对应的数据集合,我们都可以训练神经网络，找到满足他们之间关系的一个函数 page = f(key)！通过这个函数，只要你给出key的值，立刻就能得出page！ ”
B+树有点明白了，这机器学习就是为了找到一个key和页面之间的关系啊，以后访问起来就方便了，他背上开始冒汗了。
机器学习大使穷追不舍，亮出了最大杀招：“使用B+树， 存储开销是O(n/m)(m为树的出度)，查询开销是O(log(n))， 而使用神经网络，查询开销是O(1) !”
O(1) !
听到这句话， 全场一片哗然，所有人都知道这意味着什么，这就是革命呀，革B+树的命呀！
大臣们开始窃窃私语：“这神经网络很厉害啊！”
“是啊！神经网络最擅长干这个事情了！从一堆数据中找到关联关系。”
“听说神经网络在两层的情况下就能够拟合一切函数！”
B+树大臣有点慌，语气也弱了下来：“你们机器学习是很牛逼，但像LR，GBDT，SVR，包括你说的这些神经网络，一些深度学习的方法，哪个不是有一定错误率的，位置预测错误，难道要全部扫描一遍数据不成，你们懂不懂我们索引的业务呀！”
机器学习大使早就预料到了会有这个问题， 他一字一句郑重道：“将机器学习赋能数据库，我们是认真的！ 传统这些预测算法的应用场景，都是在训练数据数据集里做训练，然后对未知的数据做预测。但索引这个场景，嘿嘿，它是一个封闭场景，没有新的数据，只需要对数据库中存在的数据做预测即可，这种场景下，就像我刚才提到的神经网络完全可以胜任，直接就在当前数据上，训练到做到百分百的正确率即可。”
全场再次哗然，众位大臣齐刷刷地看着国王，似乎等待着最终的宣判。
B+树大臣顿时印堂发黑，心想几十年的风光就要今日终结吗，本来随着SSD等新型硬件的诞生我的日子就不好过了， 难道今日命丧机器学习之手？悲伤难以平复，摇摇欲坠。
这个时候，CBO（基于代价的优化器）从后面走过来，一把扶住B+树，看着这个日益苍老的老头，说道：“大人莫慌，别看他和嚣张，但是有巨大漏洞，看我来对付他。”
CBO大臣说道：“你之前说的只是查找和存储性能，索引的维护（增／删／改）代价难道不用考虑吗，如果索引发生了变化，之前的page= f(key)这个函数还有效吗？ 是不是还得重新训练神经网络，找到新的函数 page = f1(key)? 这还是O(1)的时间复杂度吗？我们数据库面对的是通用场景，不要以为只考虑几个case就觉得可以替代我们了！”
机器学习大使大惊，功败垂成！自己已经隐藏的这么深，还是被发现了缺陷，顿时红了个脸：“您说的对，我们在索引的更新上还没有很好的解决方案，但我们只是想为数据库索引带来一些新鲜想法，做现在的技术选项的补充，并没有想着取代谁。”
B+树一听，立刻满血复活：“陛下，您看看，这是一个不成熟的方案，对于数据查找能做到O(1)， 但是对于数据更新就完全不行了，居然还想替代我！我就说这机器学习是招摇撞骗嘛！”
数据库国王摇摇头：“爱卿所言差矣，这个机器学习的思路还是非常新奇的，我们还是要学习一下的， 来人，给机器学习大使送上白银千两，好好安顿。”
这篇文章的灵感来源于一篇论文《The Case for Learned Index Structures》，实际上真正要把机器学习应用的索引上，就算考虑只读场景，往往也会因为数量太大，关系太多复杂，导致计算量、模型复杂度方面的问题，所以提出这个论文的作者提到通过建立层次模型的方式解决：根节点的分类器将记录划分成n份，给下一层分类器进行分类，这样节点的预测器学习的数据少而简单，总体的时间成本也能够保证。
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