數據庫前沿戰(zhàn)略研討會(SiftDB 2020)順利舉辦

　　2020年5月30日，由中國計算機學會(CCF)主辦，CCF數據庫專業(yè)委員會承辦的“2020年中國數據庫前沿戰(zhàn)略研討會議”(SiftDB: Symposium on Frontiers in Database)成功舉辦。鑒于處于疫情期間，會議形式也更改為線上會議，并作實況轉播供專業(yè)人員學習討論。

　　本次研討會主要關注數據庫技術所面臨的新挑戰(zhàn)問題和研究方向，著力反映我國數據庫技術研究的最新進展和未來的發(fā)展方向，為數據庫研究人員和數據庫開發(fā)及應用相關企業(yè)搭建交流平臺。本次大會由6個特邀報告，分為上午DB+AI，下午DB+安全隱私兩個專場，來自多所高校、科研機構、公司企業(yè)的CCF數據庫專委委員及通訊委員近200人參與了本次學術研討會議。面向公眾的網上直播平均都在6千人以上的觀眾規(guī)模，高峰時期甚至達到了1萬人在線觀看直播。

　　大會全程由數據庫專委會副主任、清華大學李國良教授主持。在開幕式上，數據庫專委會主任、西北工業(yè)大學李戰(zhàn)懷教授開場致辭，對參會嘉賓、專家包括數據庫專業(yè)委員會的領導和委員、參會代表表示熱烈歡迎。

　　李曉宇（Xiaoyu Li）

　　阿里巴巴集團(Alibaba Group)數據庫高級技術專家李曉宇(Xiaoyu Li)以“Design and Implementation of High Reliability Columnar Storage Engine for Distributed Memory Database”為題介紹了基于自研的GoldFish內存數據庫且面向OLAP(OnlineAnalyticalProcessing，聯機分析處理)場景，基于Raft協議設計并實現了列式存儲引擎模塊，在補足了系統(tǒng)的可靠性的同時，還實現了列分片數據索引，提升了查詢性能。李曉宇(Xiaoyu Li)還探討了云原生數據庫最新技術，通過存算分離的架構結合云的虛擬化技術，將存儲和計算資源視作資源池，實現分布式數據庫的快速橫向擴展和收縮，降低使用成本并且獲得更高性能。

　　Timi Kraska

　　麻省理工學院(Massachusetts Institute of Technology)計算機科學與人工智能實驗室電子工程與計算機科學的副教授Timi Kraska就“Towards Learned Algorithms, Data Structures, and Systems”主題報告，討論如何利用機器學習技術改變構建數據管理系統(tǒng)的方式，分享構建基于學習的算法和數據結構方面的一些前沿研究工作。

　　清華大學計算機科學系教授李國良教授就“Database Meets AI:AI4DB and DB4AI”主題，結合最新研究成果綜合闡述了數據庫和人工智能之間的相互影響，對該研究領域進行了深入淺出地剖析，并指出了研究挑戰(zhàn)和未來方向。

　　兩場精彩的分享使得研討氛圍漸入佳境，場外人員參與熱情高漲，實況轉播達到近萬觀看人數。DB+AI專場的最后一場分享由蘇黎世聯邦理工學院計算機科學助理教授Ce Zhang 就 “Challenges and Opportunities of In-DB Machine Learning: A Personal Perspective”展開講述。他結合具體案例同參會人員討論了ML集成到DBMS中的一系列獨特挑戰(zhàn)，并分享了新穎的理論和系統(tǒng)技術。

　　Ce Zhang作主題報告

　　近年來，隨著數據泄露事件頻發(fā)，人們對數據庫安全的重視程度與日俱增。傳統(tǒng)的數據庫安全機制面臨革新。為此，30日下午，研討會各位參會專家稍作休息后便開展DB+安全隱私專場分享。

　　首場報告由浙江大學網絡空間安全學院院長任奎教授以“加密數據庫的前沿進展與展望”為題介紹加密數據庫最新前沿進展，未來發(fā)展方向和潛在的新興應用場景。嘉賓和參會代表熱情溝通、積極交流。

　　差分隱私是關于數據隱私保護的一個理論框架，近年來在學術界得到相當廣泛的關注，相關專家新加坡國立大學計算機系副教授蕭小奎帶來了以“差分隱私:原理、應用與展望”為題的分享，介紹了差分隱私的基本原理及算法，列舉一些具體應用，并對其未來的發(fā)展方向做出展望。

　　戰(zhàn)略研討會議在主持人做完精彩總結后落下帷幕。本此會議中數據庫專委會專家學者們共話數據庫前沿技術與發(fā)展趨勢，探討產學研合作如何推進應用落地。會議專場涉及領域專家以及技術負責人共同探討數據庫的產學研生態(tài)，其間思維碰撞，異彩紛呈，為數據庫的長期發(fā)展作出指導性貢獻。(文作者：葉雨凌)