前沿技术趋势大盘点，数据库专家邀你畅谈SIGMOD！

回顾数据库领域数十年的发展历程，每一次技术革新浪潮的开端，都源自于从业人员在行业技术前沿一次又一次的探索。

在当前，随着新一轮技术浪潮的兴起，以计算机、通信、互联网等为技术支撑的信息时代，正逐步过渡到以人工智能、云计算、大数据、物联网为关键技术引领的智能新时代。智能化、湖仓一体化、超融合化等发展趋势，被越来越多地落地实践。

比如，为应对海量复杂场景数据服务在性能、成本、服务等方面的需求，数据库正呈现出底层多模多引擎的融合、开发者接口的融合、软硬一体交付以及全链路生态的融合的趋势。腾讯云将原有的TDSQL、TBase、CynosDB三大产品线统一升级为“腾讯云企业级分布式数据库TDSQL”，就是更好应对智慧时代复杂业务场景的生动实践。

行业前沿总是在动态变化当中，技术热点正如雨后春笋般涌现。在6月20日-25日举办的2021 ACM SIGMOD上，来自世界各地的研究者、开发者和用户，就积极探索着数据管理领域的最新学术思想和研究方法，交流开发技巧、工具和经验。

为了让更多的数据库从业者能了解数据库领域的最新研究成果，熟悉更多行业前沿发展趋势，6月26日北京时间10：00-12：00，腾讯云数据库将联合深圳计算机学会数据科学与工程（DSE）专委会，举办一场围绕2021 SIGMOD进行的线上数据库前沿技术解读研讨会分享活动。

我们邀请到了多位来自深圳计算机学会数据科学与工程（DSE）专委会、腾讯云数据库的技术专家，来和大家一起畅谈SIGMOD，交流数据库基础技术的创新与发展。

活动议程

1、 SIGMOD 2021年论文创新解读

2、顶会成果呈现的数据库基础技术创新趋势

3、数据库基础研究实践分享

嘉宾简介

• 秦建斌  国家青年特聘专家，深圳大学计算机与软件学院任特聘教授，深圳计算科学研究院研究科学家

归国前在爱丁堡大学数据库做研究员，博士毕业于澳大利亚新南威尔士大学，本科毕业于东北大学。曾在百度搜索引擎研发部、微软Bing搜索引擎研发部、Google知识图谱部门从事研发工作。主要研究方向是数据库理论、数据库系统、相似性查询、信息检索，数据治理等。ACM SIGMOD 2011 获最佳论文提名并被邀稿ACM TODS，IEEE ICDE 2018 获得最佳论文提名并被邀稿IEEE TKDE，CISRO最佳论文奖，DASFAA最佳学生论文，提出了通用的鸽巢原理模型（GPH）和鸽圈原理（Pigeonring）等基础理论用于高性能的相似度查询系统。

• 唐博  南方科技大学助理教授、博士生导师、数据库团队负责人

曾在微软亚洲研究院（MSRA）和荷兰国家数学与计算机科学研究院（CWI）担任访问研究员，2017年加入南科大后创立了南科大数据库课题组。课题组研究成果一贯发表于数据工程与数据管理顶尖国际会议和期刊上（如SIGMOD,PVLDB,SIGIR,TKDE等），研发技术广泛应用于Microsoft Power BI产品和开源列式存储数据库Monet DB系统中，目前主持国家自然科学基金，广东省自然科学基金和深圳市基础研究自由探索项目各一项。曾入选2019年海德堡获奖者论坛（Heidelberg Laureate Forum），和全球数学与计算机领域年轻研究者一同受邀与图灵奖、阿贝尔奖、奈望林纳奖和菲尔兹奖等数学与计算机领域国际顶级奖项获奖者在德国海德堡进行为期一周的研讨。

• 晏潇  南方科技大学研究助理教授

南方科技大学工学院计算机科学与工程系研究助理教授，南科大深港微电子学院-国微EDA联合实验室成员，目前在南科大数据库课题组从事研究工作。博士毕业于香港中文大学，主要研究方向为大规模机器学习系统和数据库系统，曾在SIGMOD，VLDB，ICDE，SIGIR，ATC，EuroSys，NeurIPS，AAAI，TPDS等顶级会议和期刊发表大量研究成果，并担任ICML，NeurIPS，ICLR，AAAI，CVPR，IJCAI，VLDBJ，TKDE等顶级会议和期刊审稿人。

• 李海翔  腾讯金融云数据库TDSQL资深研究员，腾讯云数据库专家工程师

网名“那海蓝蓝”，腾讯金融云数据库TDSQL资深研究员，腾讯云数据库专家工程师，中国人民大学信息学院工程硕士企业导师，CCF数据库专委会委员，DTCC（中国数据库技术大会）专家委员会委员。出版有《数据库查询优化器的艺术:原理解析与SQL性能优化》、《数据库事务处理的艺术:事务管理和并发访问控制》、《大数据管理》、《分布式数据库原理、架构和实践》。申请与授权专利70+，VLDB等数据库顶会论文若干篇。参与包括国家863重大专项、核高基、工信部、科技部等多项目。获北京市科技进步一等奖。

• 赵展浩  腾讯云数据库高级工程师

主要研究方向为分布式数据库和事务处理。自2017年以来，在中国人民大学-腾讯协同创新实验室从事全时态数据库、多级一致性等课题的科研工作，相关研究成果已在VLDB、TKDE等数据库领域顶级会议/期刊上发表。

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