腾讯6篇论文入选数据库顶会 ICDE 2026 ，攻破多项核心链路性能瓶颈

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今年在加拿大蒙特利尔举行的第 42 届 IEEE 国际数据工程大会（ICDE 2026）公布了本届录用论文，腾讯共有 6 篇论文入选，攻破了数据库多项核心技术的性能瓶颈。

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本届入选论文的选题来自生产环境中的实际难题，由腾讯与多所顶尖高校联合完成。工程团队从业务运行中提炼出明确的技术瓶颈，高校研究者提供算法层面的突破思路，双方通过产学研协作推进解决方案。

例如，传统数据库在按关键字查找数据时效率很高，但一旦用户需要按属性做范围筛选——比如查询“价格在 100 到 500 之间的商品”——响应速度就会大幅下降。腾讯与中国人民大学合作完成的《Doux: Decoupling Values from Keys for Real-Time Analytics》，为此设计了一种双路并行的存储方案，实测将范围筛选速度提升了 5 倍，同时数据写入速度提升近 3 倍。

查询效率优化是另一个长期难题。数据库执行查询前会将语句改写为更高效的等价形式，但改写能力受限于系统预置的规则数量。腾讯与深圳大学合作的《Efficient Query Rewrite Rule Discovery via Standardized Enumeration and Learning-to-Rank》，提出用算法自动挖掘这类规则，累计超 100 万条，这也是目前公开验证的最大规模规则库。

当数据库需要同时处理交易和分析两类任务时，还面临一个调度难题：哪些数据应该提前加载到高速缓存中？判断失误会浪费资源或拖慢查询。腾讯与中国人民大学合作的论文《Telescope: A Learned What-If Call for Column Store Selection in HTAP Databases》，通过机器学习模型预判加载收益，不必真正加载就能做出决策，预测误差比此前方法降低了 68%。

产学研协作已成为关键基础设施创新的重要路径。目前，腾讯云数据库  TDSQL 自研产品体系累计服务 10 万家企业，深度服务 1000 家金融机构， 稳定支撑四大国有银行。