日前，InfoQ 获悉，腾讯云数据库 4 篇论文入选国际数据库顶级会议 VLDB，多项优化创新方案突破了数据库领域的性能瓶颈数等多项难题，技术创新能力再获国际权威认可。
VLDB（International Conference on Very Large>
近些年，随着新兴技术迅猛发展,各行各业产生的数据量呈爆炸式增长分布式、云原生等多种场景数据库应运而生。与此同时，分布式场景也迎来如何权衡性能与一致性等一系列新的挑战。
在入选论文——《TDSQL: Tencent Distributed>
在高性能的键值存储引擎中，高性能索引结构往往需要占用过量内存以换取极高的索引性能。针对这一热门研究课题，腾讯云与华中科技大学合作的最新研究成果《FluidKV: Seamlessly Bridging the Gap between Indexing Performance and Memory-Footprint on Ultra-Fast Storage》中提出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，快速迁移到内存友好的持久存储阶段，利用高性能存储设备的带宽减轻内存压力。在此基础上，通过匹配 IO 传输粒度，并根据用户负载读写比例优化缓冲等方式，可以让读写性能保持在最高档位。实验结果显示，对比持久索引的相关工作，FluidKV 的读写性能均处于最高一档，同时最多可减少 90%的内存占用。
此外，腾讯云与北京大学、北京交通大学合作的最新研究成果也入选了 2024 年 VLDB 长文，文章《Efficient and Accurate SimRank-based Similarity Joins: Experiments, Analysis, and Improvement》提出了高效且准确的 SimRank 图节点相似度连接算法，实验表明，该算法较已有方法实现了查询效率近一个数量级的提升。
随着 CPU、大内存、高速存储设备的发展，让 CPU 更多的用于实际的计算任务是高效利用这些新硬件的关键之一。但目前，整个数据库系统中，存在大量的等待事件，会导致 CPU“卡住”，即让 CPU 处于无效的等待状态，造成 CPU 资源的浪费。
在入选论文《The Art of Latency Hiding in Modern>
作为国内数据库行业先行者，腾讯云已经深耕数据库领域十余年，服务超过 50 万客户，未来，腾讯云将持续深耕实际场景需求，不断探索与攻坚数据库难题，推动数据库领域的学术进步与技术成果转化，助力更多企业实现业务创新与高质量发展。
