TDSQL两篇论文入选SIGMOD，产学研结合助力国产数据库生态建设

6月20日-25日，数据库顶会2021 ACM SIGMOD 在西安举行，腾讯云数据库TDSQL团队两篇论文入选。

SIGMOD数据管理国际会议是数据库领域具有最高学术地位的国际性学术会议。腾讯云数据库两篇入选论文涉及多级缓冲管理器Spitfire概念的首次提出和多种级别强一致性的创新突破，致力于从基础理论层面推动数据库技术创新突破。在本次大会中，腾讯云数据库技术总监邱敏分享了腾讯云原生数据库发展过程中遇到的挑战和技术创新点。

在今年的研究类论文“Spitfire : A Three-Tier Buffer Manager for Volatile and Non-Volatile Memory"中，腾讯云原生数据库TDSQL-C首次提出了多级缓冲管理器Spitfire的概念，通过一种新颖、低代价且有效的热数据识别方法，将热数据页面保持在DRAM缓存中，同时将暖数据保存在非易失存储NVM中，有效提升了系统整体性能与性价比。

SIGMOD评委对Spitfire的创新性给予了很高的评价，文中关于NVM硬件和数据库架构体系结合的研究和建议，都是此前的研究工作尚未充分涉及到的。该成果应用在TDSQL-C产品上，在不显著增加成本的情况下，对读性能提升超过100%，是数据库软硬结合可行性探索上坚实而重要的一步。软硬协同作为TDSQL-C核心技术布局之一，携手星星海实验室，持续释放新型存储介质、网络、计算红利，为腾讯云客户提供领先的云原生数据库服务。

另一篇论文是腾讯云数据库与中国人民大学合作的成果："Efficiently Supporting Adaptive Multi-Level Serializability Models in Distributed Database Systems"。论文基于多种级别强一致性的创新，实现了分布式数据库领域高性能的强一致性工程系统，即在实现分布式数据库“双一致性（事务一致性、分布式一致性）”的同时，极大地提高了分布式事务型集群的处理效率。该创新突破是国产数据库团队再一次攻坚突破全球分布式系统、数据库领域核心难题的最佳实践。

事实上，此前TDSQL就曾多次亮相数据库三大顶会SIGMOD、ICDE、VLDB，以及数据科学领域的顶级期刊IEEE TKDE等。

比如腾讯云数据库与华中科技大学合作，在SIGMOD 2019上发布论文 《An End-to-End Automatic Cloud Database Tuning System Using Deep Reinforcement Learning》，实现了基于AI技术的数据库性能自调优结果首次全面超越数据库专家。截至目前，基于联合实验室平台，双方已经在SIGMOD、DAC、USENIX ATC等国际顶会联合发表21篇高质量论文，联合输出创新技术专利14余项。

2019年，腾讯云数据库团队与中国人民大学合作，创新性地提出并实现了全时态数据库系统T-TDSQL。该系统在保证OLTP性能的前提下，提供了轻量级的全时态数据管理功能和全时态数据的事务处理能力，以及集当前态数据于生产系统、集历史态数据于分析型系统的集群架构，构成了全时态数据的完备解决方案，实现了混合OLTP和OLAP的架构，为HTAP系统实现提供了解决方案基础。该研发成果论文被VLDB 2019收录。

腾讯云数据库TDSQL一直致力于进一步推动AI、新硬件、云计算等技术和数据库技术的深度融合创新，并加大对数据库基础研究创新、数据库产学研合作生态的建设投入，充分释放领先技术的红利，助力国产数据库学术人才培养和技术创新生态建设发展。

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