基于闪存的固态驱动器(SSD)高性能和低功耗已成为替代磁盘的新选择。 但是,对SSD的随机写入要比对SSD的读取慢得多。因此,基于磁盘的对称I / O属性设计的传统索引结构无法完全发挥SSD的高性能。 在本文中,我们提出了一种SSD优化的线性散列索引,称为自自适应线性散列(SAL-Hashing),以减少因索引操作引起的对SSD的少量随机写入。 我们工作的贡献是多方面的。 首先,我们建议将存储桶分为组和集合,以方便进行粗粒度写入和延迟分割,从而避免对哈希结构进行中间写入。 一组由固定数量的桶组成,一组由多个组组成。 其次,我们将log.region附加到每个集合上,并通过将更新批量提交到日志区域来分摊读取和写入的成本。 第三,为了降低搜索成本,每个日志区域都配备了Bloom过滤器以索引更新日志。 我们设计了一种基于成本的在线算法,当该集合变得搜索密集时,自适应地将日志区域与相应的集合合并。 最后,为了利用SSD的内部包级并行性,我们将粗粒度写入用于合并或拆分操作以实现高带宽。 我们的实验结果表明,我们的建议根据访问模式的变化是自适应的,并且在两个商品的固态硬盘上,在各种工作负载下,