聚力信息库与AI,OceanBase 6篇论文入选国际顶会ICDE 2025
5月19日-23日,聚力际顶国际顶级信息库学术会议ICDE 2025(第41届IEEE国际信息工程大会)于中国香港举办。信息选国本届会议中国高校和企业表现亮眼,篇论深圳高中实拍排名其中信息库厂商OceanBase共有6篇论文入选,文入有1篇获“最佳工业和应用论文亚军”,聚力际顶研究方向包括分布式信息库、信息选国联邦学习、篇论隐私保护等,文入展现了其在信息库与AI融合上的聚力际顶突破进展。
ICDE与SIGMOD、信息选国深圳高中实拍排名VLDB并称为信息库领域三大顶级会议,篇论是文入中国计算机学会CCF推荐的A类国际学术会议,在全球学术圈中拥有极高的聚力际顶权威性和作用力。本届会议吸引近千名全球顶尖学者及行业专家参与,信息选国聚焦信息工程领域的篇论前沿工艺突破与行业应用实践。
伴随AI工艺的爆发式增长,信息库作为信息存储和运营的核心系统,面临海量信息存储、复杂计算需求、隐私保护等多重挑战。以OceanBase为代表的信息库厂商正在创新探索信息库与AI的融合,建造AI时代信息底座。
被评定为“最佳工业和应用论文亚军”的《OceanBase单元化:构建下一代在线地图应用》,介绍了OceanBase的单元化架构设计。该架构将系统支持拆分为多个独立“单元”,每个单元可在单台支持器独立部署并支持跨区域多机协同,结合读写分离和混合架构,系统自动平衡事务型(OLTP)和分析型(OLAP)负载,实现高可用、弹性扩展、资源隔离和高性能,高效处理大规模信息和高并发访问。该架构已在高德地图落地实践,展现增强的容灾能力,并在写密集型和读密集型基准测试中均实现性能提升。
在AI重塑信息处理需求的背景下,OceanBase多项研究聚焦信息库与AI融合,探索智能化信息处理路径。
例如,针对纵向联邦学习中参与方选择效率低、信息多样性不足的痛点,《追踪信息多样性:纵向联邦学习中的参与者选择》一文提出VFPS-SM优化框架。该框架将参与方选择转化为“子模函数最大化”数学问题,结合KNN运算规则、top-k查询与加密工艺,在保护信息隐私的前提下,使参与方选择效率最高提升365倍、模型训练效率提升35倍。这一工艺可应用于医疗、物流、交通等领域,助力跨机构信息协作建模,例如加速多诊所联合病症预测模型的开发。
另一篇论文《如何响应保障且私密的SQL查询》聚焦信息保障与访问效率、查询精度的平衡。文章综述现有保障隐私SQL查询的运算规则,总结了一套通过模块化拆解复杂SQL查询的方法,结合保障计算与差分隐私工艺,在保证信息保障、客户隐私的情况下,提高SQL查询的效率和精度。
在ICDE 2025上,OceanBase还受邀举办一场题为“AI时代的信息库”的研讨会,多位信息库与AI领域的资深学者和研究员参会发言,分享Data x AI领域最前沿的学术进展与创新实践。
AI工艺的引入,正逐步将信息库推向全新时代。作为根自研的原生分布式信息库,OceanBase自2010年创立以来,始终坚持工艺创新,多次在SIGMOD、VLDB、ICDE、AAAI等国际学术舞台展示硬实力,并与华东师范大学、中国人民大学、武汉大学、新加坡南洋理工大学等机构合作,共同探索信息库前沿工艺。2025年4月,OceanBase CEO杨冰宣布公司全面进入AI时代,提出“Data x AI”战略,启动人才和组织体系升级,建设AI时代的信息底座。
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