本日获悉，数据库4篇论文入选外洋数据库顶级会议VLDB，多项优化翻新有筹画突破了数据库边界的性能瓶颈数等多项艰辛あみ最新番号，工夫翻新智力再获外洋泰斗认同。
VLDB（International Conference on Very Large Data Bases）是数据库商议边界历史悠久的外洋会议，与ICDE和SIGMOD并称数据库三大顶级会议，每年为数据库边界提供大皆高质料的商论说文和商议遵循，具有焦炙的学术价值和行业雷同道理。
近些年，跟着新兴工夫迅猛发展，百行万企产生的数据量呈爆炸式增长散播式、云原生等多种场景数据库应时而生。与此同期，散播式场景也迎来若何量度性能与一致性等一系列新的挑战。
少妇空姐在入选论文——《TDSQL: Tencent Distributed Database System》中，腾讯云共享了联想、斥地和优化大范围系统TDSQL的教授。在散播式架构上，TDSQL通过大皆的结束和优化，包括内核优化、物理复制的结束与优化、散播式锁的优化等，使得TDSQL能在保抓一致性的情况下有用解决大皆数据和高并发。在昨年3月的TPC-C 基准测试中，TDSQL性能达到每分钟 8.14 亿笔往复（tpmC），冲破了全国记录。
在高性能的键值存储引擎中，高性能索引结构不绝需要占用过量内存以换取极高的索引性能。针对这一热点商议课题，腾讯云与华中科技大学配合的最新商议遵循《FluidKV: Seamlessly Bridging the Gap between Indexing Performance and Memory-Footprint on Ultra-Fast Storage》中提议了一种兼顾高读写性能和低内存占用的索引机制。
这种基于动态多阶段的索引架构FluidKV，可将索引项从内存占用率高的阶段，快速迁徙到内存友好的抓久存储阶段，诳骗高性能存储补助的带宽收缩内存压力。在此基础上，通过匹配IO传输粒度，并字据用户负载读写比例优化缓冲等方式，不错让读写性能保抓在最高等位。实验截止涌现，对比抓久索引的关系责任，FluidKV的读写性能均处于最高一档，酒涩网同期最多可减少90%的内存占用。
（腾讯云数据库团队现场共享论文）
此外，腾讯云与北京大学、北京交通大学配合的最新商议遵循也入选了2024年VLDB长文，著述《Efficient and Accurate SimRank-based Similarity Joins: Experiments， Analysis， and Improvement》提议了高效且准确的SimRank图节点相似度邻接算法，实验标明，该算法较已有要领结束了查询遵循近一个数目级的栽培。
跟着CPU、大内存、高速存储补助的发展，让CPU更多的用于试验的策划任务是高效诳骗这些新硬件的关键之一。但当今，统共这个词数据库系统中，存在大皆的恭候事件，会导致CPU“卡住”，即让CPU处于无效的恭候景象，变成CPU资源的浮滥。
在入选论文《The Art of Latency Hiding in Modern Database Engines》中，腾讯云则连合西蒙·弗雷泽大学，针对高性能的OLTP解决艰辛，提议了基于双队伍的活水线事务解决机制，不错进一步减少CPU的无效恭候，让CPU充分应用于试验的策划任务中。实验标明，在数据量大于内存、混杂负载的场景下，该系统可获得33倍的性能栽培。
动作国内数据库行业先驱，腾讯云照旧深耕数据库边界十余年，就业卓越50万客户，改日，腾讯云将抓续深耕试验场景需求，不停探索与攻坚数据库艰辛，鼓动数据库边界的学术率先与工夫遵循转动，助力更多企业结束业务翻新与高质料发展。