TDSQL|三篇论文入选国际顶会SIGMOD,厉害了腾讯云数据库

好消息!6月13日,腾讯云数据库三篇论文再次入选数据库行业顶级会议,并被纳入2022年全文(长篇研究论文)。

此次包括的研究成果中,新的数据结构设计、AI智能参数调优优化等均为业界首次提出。腾讯云数据库多次入选,标志着腾讯云数据库在存储、智能管控等方面的积累和前沿创新得到了国际权威机构的认可。

图片[1]-TDSQL|三篇论文入选国际顶会SIGMOD,厉害了腾讯云数据库-唐朝资源网

,全称国际数据管理会议(Group on Of Data),是由美国计算机协会(ACM)数据管理专业委员会(ACM)发起的具有数据库领域最高学术地位的国际学术会议。

第一篇入选论文题目为:An Cloud for,由腾讯云数据库团队与华中科技大学共同完成,在AI智能调参优化方面取得进一步突破。

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一般来说,数据库参数设置有数百个,而这些参数控制着数据库的性能。专业的运维人员会花费大量的时间和经验来调优数据库的参数,以匹配不同的硬件、需求和业务场景。如何利用人工智能技术解决数据库系统性能问题变得越来越重要和紧迫。

在本文中,腾讯云数据库TDSQL-C团队提出了混合调优系统,主要解决如何在保证调优效果的同时显着减少调优时间的问题。实验表明,随着并发的增加,实现了调优时间的准线性减少。单并发场景调优时间仅为17小时,20并发场景调优时间缩短至2小时。

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第二篇入选论文由中国人民大学和腾讯云数据库团队共同完成,题为:Data for . 本文提出了一种新的数据库处理技术,用于直接操作和处理压缩数据。

面对呈指数级增长的数据量,业界普遍采用数据压缩来减少存储空间。在大数据管理系统中,直接对压缩数据进行操作可以节省存储空间,提高处理性能。然而,目前此类系统只关注数据查询,一个完整的大数据管理系统必须支持数据查询和数据操作。

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本研究提出并实现了一种新的数据库技术,使用上下文无关文法压缩数据,通过新的数据结构和算法设计解析文法规则,支持对压缩数据的直接数据查询和操作,支持各种数据库系统。实验表明,平均实现了 40% 的吞吐量提升和 44% 的延迟降低,并且实现了 1.81 倍的压缩比。

第三篇入选论文由腾讯与北京大学合着,题为:into Your Data。针对数据隐私安全问题,本文提出了一种新的垂直联邦学习范式,可以支持多种特征数据类型,并且可以在半诚实安全假设下证明其安全性。实验结果表明,它可以有效保护参与者的隐私数据,具有更高的运行效率。

腾讯一直非常重视数据库领域的研发,通过校企实验室、CCF-腾讯犀牛-鸟类青年学者基金、腾讯犀牛-鸟类科学研究计划等共建。与高校和科研机构建立长期合作,实现“产学研”一体化,将技术研究成果转化为应用,通过校企合作持续输出前沿技术创新成果和示范应用。

此前,腾讯云数据库TDSQL多次亮相ICDE、VLDB三大数据库顶级会议,以及数据科学领域顶级期刊IEEE TKDE等,腾讯云数据库TDSQL将持续加大数据库基础研究创新投入与数据库产学研合作生态,充分释放领先技术红利,助力国内数据库学术人才培养和科技创新生态建设发展。

为了帮助广大数据库爱好者更详细地了解论文内容,特邀中国人民大学副教授、博士生导师、腾讯犀牛鸟基金获得者、华中大学副研究员张峰科技、互联网+全国竞赛金奖项目“数据库智能化”。《管家的创新与探索》导师刘宇与腾讯TEG机器学习平台部天使图团队应用研究员,北京大学计算机科学博士。学生张文涛来到直播间进行解读。6月21日15:00见!

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