冷数据是在数据中心不经常被访问的数据，通常因为其访问频率低，云存储服务提供商倾向于使用低成本的通用硬件存储冷数据及其元数据，以实现成本效益较高的存储解决方案。尽管如此，针对冷数据的存储服务仍然需要保证高速度的数据访问和检索性能。然而，由于冷数据长时间未被访问，传统的元数据索引方式不再适用于对这些数据的搜索。为解决这一问题，本文提出了一种基于数据来源的高效可搜索元数据索引方案，称之为P-index（Provenance-based Index）。
P-index的核心是通过文件的来源关系将相关的文件分组，形成逻辑上的分组。这种通过来源关系的分区方法能够快速切断不包含查询结果的子树，从而提高元数据搜索的效率。此外，P-index将从数据来源中提取的元数据添加到索引结构中，以提高元数据搜索的效果。为了评估P-index的性能，研究者通过范围查询和k-最近邻（KNN）查询这两种复杂查询对其进行了测试。与现有的元数据索引方法相比，P-index提高了元数据搜索的效率和效果。
论文提出了一种创新的元数据索引结构，这种结构特别适用于冷存储环境下。P-index通过数据来源来增强元数据的可搜索性，突破了传统元数据索引在长期不被访问数据中的局限性。在冷存储环境中，数据的存放和管理有其特定要求，不仅需要考虑存储成本，还要保证数据的可靠性，以防止因存储时间过长导致的数据丢失。
为了说明P-index在实际环境中的应用价值，文章强调了在大规模数据上传到云存储系统时，其元数据索引策略的重要性。由于大量数据仅通过不同设备上传，并存储为简单副本以确保数据中心的可靠数据存储，因此大部分数据属于冷数据。而这种数据特点带来了两个需要关注的问题，即索引冷数据的需求，以及为了确保数据不可丢失，在需要高效数据访问的场景中，云存储服务提供商如何处理冷数据及其元数据的问题。
P-index的设计思想是将冷数据的相关文件通过来源关系进行分区，它反映了文件之间关系的逻辑结构。这种逻辑分组的方法使得索引结构能够迅速定位到可能包含查询结果的部分，而忽略那些肯定不包含所需数据的子树。这大幅提高了元数据搜索的效率。同时，P-index通过整合数据来源元数据增强索引结构的可搜索性，从而也增加了搜索的效果。
P-index作为一种基于数据来源的元数据索引方案，有效解决了冷数据存储环境下的元数据搜索效率和效果问题。它的提出和实现，可以显著提升云存储服务商在低成本硬件上的存储可靠性，同时还能保证数据的高效可访问性。这种方案在存储大量数据的现代数据存储系统中具有广泛的应用前景。
