李纲，腾讯云副总裁
彭智勇，武汉大学计算机学院教授、CCF数据库专委副主任

数据库管理系统是复杂的基础软件之一，确保系统在任意负载和部署环境下取得较好的性能依然是一件非常有挑战的事情。近年来，数据库系统社区尝试通过机器学习技术构建具备自我适配能力的数据库系统，使得数据库具备更好的查询优化能力，能够自动调整系统调参，自动故障诊断，自主推荐索引等等。本报告主要和大家分享我们最近的两个与AI4DB相关的工作：（1）针对数据库的不同类型事务进行判别性流量控制，优化数据库在高并发异构负载下的事务处理性能。（2）针对分布式数据库的持续性批量加载任务，通过学习子任务的完成时间，实现更加合理的负载均衡机制。

随着高性能、低时延、非易失性的新型硬件技术不断涌现，传统大数据处理技术面临着存储、传输和计算上的挑战。目前的数据库系统中，新硬件的使用还停留在数据中心层面的硬件替换,并没有在软件层面进一步适配。因此针对新硬件的物理特性，在系统中设计新型的软件技术愈发迫切。我们在数据库高可用性和可生存性上进行了初步的探索。采用了新硬件环境即，RDMA（Remote Direct Memory Access）和 NVM （Non- Volatile Memory）在数据中心的进行仿真，更新了系统中的一致性协议，通过软硬结合的方式确保数据库的高可用和可生存性。我们致力于在减少系统不能提供服务的时间的前提下，尽快修复损坏数据以全面恢复数据库的正确性和一致性。如今，国产数据库系统在各种关键领堿中被广泛应用，确保系统高效性、安全和可靠性的需求不断增加。因此，数据库高可用和可生存性机制未来必将得到业界的更为广泛的重视。

Raft，Multi- Paxos等分布式一致性（共识）协议是支撑数据库高可用服务的关键，而事务处理是保证数据库ACID的关键。分布式数据库对可用性与事务管理的需求使两者在一个系统中关联起来。本报告首先回顾与归纳近期关于分布式一致性方面的一些研究工作，然后对分布式一致性协议与事务处理这一两者在数据库中相结合的话题，主要介绍两个方面的内容：（1）事务处理构架在分布式一致性协议之上时，结合我们近期的两项工作，探讨两者的相互作用与影响。（2）事务处理(乐观并发控制)与分布式一致性协议的紧密耦合时，介绍学界协议设计的主要思路和我们近期的一些想法。

基于云计算的发展，国内分布式数据库技术得到一定的领先发展。而数据库安全可控在于实现更高层面的自力更生。产学基础研究合作，更重要的不只是需求驱动，而是前沿技术的预研，为下一代、甚至下下一代数据库技术做研发创新，在更长远的未来中提升我国核心技术竞争力。本报告将从腾讯云TDSQL的发展历程出发，结合我们对未来技术趋势、我们将面临的挑战的理解，分享腾讯云数据库前沿技术研究的工作和实践，包括数据库架构革新、数据库与AI等技术融合等方面，并分享讨论腾讯与中国人民大学等顶尖高校的产学研合作实践和心得。

主持：彭智勇教授
圆桌嘉宾：
杨晓春 / CCF数据库专委会副秘书长、东北大学教授
蔡鹏 / 华东师范大学数据科学与工程学院教授
李博涵 / 南京航空航天大学计算机科学与技术学院副教授
胡卉芪 / 华东师范大学数据科学与工程学院副教授
潘安群 / 腾讯云数据库技术负责人
刘婷婷 / 腾讯高校合作总监