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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于RadixSpline加速键值对检索的LSMT读优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117076490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311072272.8，技术领域涉及：G06F16/2453；该发明授权一种基于RadixSpline加速键值对检索的LSMT读优化方法是由徐莹设计研发完成，并于2023-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RadixSpline加速键值对检索的LSMT读优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于RadixSpline加速键值对检索的LSMT读优化方法，包括：构建并训练RadixSpline模型；所述RadixSpline模型包含前缀表和模型数组；所述前缀表用于在构造模型数组的同时判断新加入模型数组元素的前缀，当新加入模型数组元素的前缀与现有的模型数组元素的前缀不一致时，将该新前缀与以及其指向的模型数组元素下标记录到前缀表中；所述模型数组中的元素和数据集元素一致；所述数据集用于存储键‑偏移量对；将训练好的RadixSpline模型融合进LSM‑Tree架构，使RadixSpline模型替换原有SSTable内键值对检索方式；通过RadixSpline模型进行预测获取键值对偏移量的误差区间，然后在偏移量的误差区间内线性查找在SSTable内检索键值对。

本发明授权一种基于RadixSpline加速键值对检索的LSMT读优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RadixSpline加速键值对检索的LSMT读优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 构建并训练RadixSpline模型；所述RadixSpline模型包含前缀表和模型数组；所述前缀表用于在构造模型数组的同时判断新加入模型数组元素的前缀，当新加入模型数组元素的前缀与现有的模型数组元素的前缀不一致时，将该新前缀与以及其指向的模型数组元素下标记录到前缀表中；所述模型数组中的元素和数据集元素一致；所述数据集用于存储键-偏移量对; 将训练好的RadixSpline模型融合进LSM-Tree架构，使RadixSpline模型替换原有SSTable内键值对检索方式； 通过RadixSpline模型进行预测获取键值对偏移量的误差区间，然后在偏移量的误差区间内线性查找在SSTable内检索键值对； 其中，将训练好的RadixSpline模型融合进LSM-Tree架构包括： 在所有生成日志结构合并树SSTable的时刻将生成日志结构合并树SSTable的键值对列表传送给RadixSpline模型保存； 取消SSTable结构原有的读放大优化结构，包括取消二分查找块、过滤器块和LSM-Tree迭代器； 其中，将训练好的RadixSpline模型融合进LSM-Tree架构还包括： 对日志结构合并树SSTable的键值对列表进行处理，将生成日志结构合并树SSTable中的最大值和最小值相减，记录差值中前缀0的个数commonBits，前缀表记录的键的前缀位从高位开始的第commonBits位开始计算。

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