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腾讯9篇论文入选数据库顶会VLDB 2025,前沿研究服务亿级业务场景

shuohang

发布于 19小时前

9月9日消息,在第51届国际数据库顶会VLDB 2025上,腾讯共有9篇技术论文成功入选,研究方向涵盖分布式事务调度、混合并发控制、OLTP负载压缩、时序图计算、NL2SQL等多个前沿领域。相关成果已在微信、腾讯广告等亿级业务中落地,为全球企业提供高性能、可扩展的数据基础设施。

这些突破得益于腾讯与中国人民大学、华中科技大学、复旦大学等高校的深度产学研合作。

在分布式事务调度方面,腾讯与中国人民大学联合发表的论文,提出跨隔离级别的事务调度框架TxnSail。该方案通过深度权衡模型动态选择最优隔离级别,实现读已提交事务的可串行化调度。在微信支付场景中,事务吞吐量相比PostgreSQL串行化隔离级别提升4.8倍,错误率降至0.3%。

腾讯-人大协同创新实验室成员庄琪钰在VLDB2025上做主题分享

在数据库参数调优领域,腾讯与华中科技大学合作提出的"SCompression"技术,通过时间切片与聚类采样压缩数据库负载,使调优速度提升40倍以上,性能偏差低于5%。该成果可与现有调优工具兼容,帮助企业大幅降低数据库调优的时间与资源成本,加速“自动参数调优”走向商用。

在并发控制方向,腾讯与中国人民大学联合发表的论文,提出了混合引擎 HDCC。该方案结合了确定性算法 Calvin 的稳定性和非确定性算法 OCC 的灵活性,通过创新的“锁共享”和“双日志”机制保证事务一致性,并能根据不同事务特征自动选择最优执行方式。在TPC-C测试中,HDCC的吞吐量比现有混合方案提升3.1倍,尤其适用于电商“秒杀”等极端高并发场景。

除此之外,腾讯与复旦大学合作的的SQL修正框架 REDSQL 入选本届VLDB。该技术针对大语言模型在NL2SQL任务中的易错问题,提出可即插即用的修正机制。在权威基准BIRD测试中,REDSQL使主流NL2SQL方法的准确率平均提升18%以上,部分模型突破至66.2%,刷新历史纪录。该框架无需重新训练模型,可直接接入企业AI系统,适用于数据门户和BI工具,并保障查询安全与合规性。

今年以来,腾讯还有多篇论文入选SIGMOD、ICDE等国际顶级数据库会议,涵盖事务处理、查询优化、智能运维等方向。目前,部分核心成果已集成至腾讯云数据库TDSQL及大数据产品矩阵,广泛应用于金融、政务、电商等数十个行业,推动全球数据基础设施的持续演进。

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shuohang

这家伙很懒,什么也没留下,却只想留下你!

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