CNCC｜云时代下，我们需要什么样的数据库？听产学研专家共议

李飞飞

CCF大数据专家委员会副主任

阿里云/达摩院

ACM Fellow, IEEE Fellow，阿里云智能事业群数据库产品事业部与达摩院数据库与存储实验室负责人。获ICDE 14 10年最有影响力论文奖, SIGMOD 16最佳论文、SIGMOD 15最佳系统演示、IEEE ICDE 04最佳论文、世界互联网大会全球领先科技成果奖，浙江省科技进步一等奖、中国电子学会科技进步一等奖等。带领团队研发了阿里云企业级云原生数据库系统包括云原生关系型数据库PolarDB、云原生数据仓库AnalyticDB。担任多个国际及国内一流学术期刊和学术会议的编委、主席。CCF数据库专业委员会常委。担任多个国际一流学术期刊和学术会议的编委、主席。

王宏志

哈尔滨工业大学计算机学部 教授

海量数据计算研究中心主任，数据科学与大数据技术专业负责人，青年龙江学者。研究方向为大数据管理与分析。在国内外重要会议和期刊发表学术论文300余篇，出版学术专著4本，授权发明专利30余项。获黑龙江省自然科学一等奖和教育部高等学校科技进步一等奖，获黑龙江省青年科技奖等。先后主持国家自然科学基金重点项目项目。任ACM SIGMOD中国秘书长、中国数据库专业委员会常务委员，曾任CCF哈尔滨分部主席。

杜小勇

CCF会士、CCF大数据专家委员会主任

中国人民大学 教授

CCF理事，工学博士，曾任CCF常务理事、CCF数据库专委主任。主要研究领域是数据库与大数据。

报告题目：以不变应万变：云计算时代的数据库系统

云计算时代的主要特点就是开放性，以及由此引发的诸多不确定性，包括数据类型的不确定性、应用负载的不确定性等，对数据库系统提出了严峻的挑战，需要寻求不确定性的应对之策--以数据为中心的计算。本报告对数据中心计算的内涵进行阐述，对云计算时代的数据库系统的特征进行描述，并提出围绕数据中心计算的基本原理发展云计算时代数据库系统的若干建议。

李战怀

CCF数据库专委会主任

西北工业大学计算机学院 教授

工信部大数据存储与管理重点实验室主任；中国航天学会计算机应用专业委员会委员；2013-2017年教育部高等学校教学指导委员会委员；先后主持国家973、863重大项目和科技部重点研发计划课题、国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金重大国际合作项目、国防科技预研等项目。数十次担任国际学术会议的程序委员会主席/委员，获省部级一等奖、二等奖各两项。目前主要从事大数据管理、海量信息存储系统等研究。

报告题目：新型数据库的发展与反思

随着应用需求不断变化，数据规模、数据类型以及应用对数据处理系统本身的安全性、可靠性、可用性、可扩展性、易用性、高效性都在随之变化，数据库技术从未停止演进步伐，不断衍生出不同分支，又不断汲取并在主体沉淀新技术，迭代向前。客观上，数据库的发展又受到硬件环境的制约，因此在技术发展中总在努力探索如何在主观需求和客观限制下找到最合理的平衡点。本次报告分析数据库系统的演进过程，并结合当前新硬件发展的客观条件以及关键业务领域的应用需求，探讨并反思数据库架构从scale-up集中式到scale-out分布式演进中的一些要素和问题。

李飞飞

CCF大数据专家委员会副主任

阿里巴巴 副总裁

报告题目：云原生数据库系统2.0: 一站式数据管理与服务

云原生数据库通过分布式共享存储shared-storage实现shared-everything的架构和存储计算分离和多写多读的扩展能力。在高并发、对水平拓展有强需求的应用场景下,云原生数据库基于shared-nothing的分布式架构来处理分布式查询和分布式事务。PolarDB提供企业级云原生数据库的能力（例如serverless、共享内存、多租户多写、分布式等）。AnalyticDB(ADB)针对海量结构化与非结构化数据提供实时融合分析。PolarDB和AnalyticDB结合机器学习以及安全加密等技术，提供从OLTP到OLAP到HTAP的智能化、安全的一站式云原生数据管理与服务。

李国良

清华大学计算机系 长聘教授

主要研究方向为数据库，发表CCF A类论文150余篇，他引12000余次。主持国家杰出青年基金、优秀青年基金、青年973、自然基金重点等项目。获得了VLDB 2017 Early Career Research Contributions Award（VLDB青年贡献奖，亚洲首位获奖者）、IEEE TCDE Early Career Award（IEEE 数据工程领域杰出新人奖，亚洲首位获奖者）。担任VLDB Journal、IEEE TKDE等编委，SIGMOD 2021大会主席，VLDB 2021 Demo 主席，ICDE 2022 Industry Chair。获得过VLDB20、KDD18、ICDE18最佳论文候选，CIKM17最佳论文、DASFAA14最佳论文提名、APWeb14最佳论文。

报告题目：云原生自治分布式数据库

随着互联网和智能化、云服务化时代的到来，企业关键核心业务的架构也产生了巨大的变化。传统的集中式数据库已经无法满足企业面临的呈现指数级增长的海量数据带来的存储需求和挑战。云原生自治分布式数据库具备大容量、易于扩展、易于管理等特点，可以很好地解决企业用户的关键诉求。因此，也就成为了企业核心业务面向数字化、服务化、智能化演进的核心要素。本报告主要讲述云原生自治分布式数据库的关键技术和发展前景。

郑博

CnosDB时序数据库开源社区 发起人

北京市高层次人才专家，北京市朝阳区高层次人才专家，CCF数据库专委会执行委员。卡内基梅隆大学计算机科学硕士。在国内外重要会议及期刊发表论文10余篇，授权发明数十项。在美国曾参与工业制造业OEE平台创业，负责系统架构与时序数据平台的研发；参与多个开源社区如MongoDB、Alfresco的组织与代码开发贡献。回国后曾作为主要成员参与企业服务及人工智能相关行业创业。中国企业服务联盟特聘专家、中国CIO联盟特聘专家、中国云体系产业创新战略联盟理事。

报告题目：CnosDB 2.0云原生时序数据库 

随着万物互联时代的发展，时序数据库成为了物联网行业的底层基础架构。传统的时序数据库因为时间线膨胀和数据采样频率提高，产生了比较大的系统瓶颈；同时，时序数据库在云原生环境上的部署与资源管理也成为企业面临的挑战。CnosDB2.0是一款云原生时序数据库，具有高可用、高性能、高压缩比的特点。本报告主要讲述在云原生时代时序数据库面临的挑战、构建云原生时序数据库的技术以及时序数据库未来的发展前景。