第42届CCF中国数据库学术会议（NDBC2025）将于2025年8月1日至3日在长春召开，会议期间设立多个技术论坛。本文特别介绍将于8月2日举办的【CCF-阿里云瑶池科研基金论坛】。

“CCF-阿里云瑶池科研基金”（以下简称“基金”）由CCF与阿里云计算有限公司联合设立，专注于数据库领域，旨在为领域学者提供科研平台和必要的资源支持，鼓励优秀学者揭榜挂帅，开展与产业相结合的前沿探索性工作，解决真实世界中的卡脖子难题。首批8个项目于2024年正式启动。

本次论坛由中国人民大学杜小勇、阿里云计算有限公司李飞飞担任共同主席，华东师范大学蔡鹏主持，邀请基金技术委员会专家组对项目运行进行回顾，并举行8个项目的中期汇报和研讨交流活动。论坛面向全体NDBC参会者开放，欢迎感兴趣的学者加入！

更多信息请进入NDBC2025官网：

https://conf.ccf.org.cn/web/api/m1318869215809245184173448452445.action

CCF会士、中国人民大学教授，博士生导师

专家介绍：杜小勇，CCF数据库专业委员会资深委员，中国人民大学信息学院教授，博士生导师，中国人民大学学术委员会委员，明理书院院长，教育部数据工程与知识工程重点实验室主任，理工学部学位评定分委员会主任，信息学院学术委员会主任。数据库课程虚拟教研室和“101计划”数据库系统课程虚拟教研室负责人，国家重点研发计划项目首席科学家，长期从事数据库及大数据相关领域的研究。主持过国家自然科学基金、国家社科基金项目5项，国家973计划项目、国家863计划项目等。曾获国家科学进步二等奖、教育部科技进步一等奖，中国计算机学会科学技术一等奖，中国计算机学会卓越服务奖，北京市科技进步一等奖等奖项。

阿里巴巴集团副总裁、阿里云数据库产品事业部负责人，ACM、CCF和IEEE会士（Fellow）

专家介绍：李飞飞，CCF会士、大数据专家委员会常委、数据库专业委员会常委，阿里巴巴集团副总裁、阿里云数据库产品事业部负责人，ACM和IEEE会士（Fellow）。曾获ACM与IEEE多项大奖，世界互联网大会2019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、中国计算机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PolarDB, 云原生数据仓库AnalyticDB，云原生多模数据库Lindorm, 以及云数据库RDS，连续进入Gartner全球云数据库市场Cloud DBMS领导者象限。

华东师范大学教授，博士生导师

专家介绍：蔡鹏，华东师范大学数据科学与工程学院教授，博士生导师。2015年6月加入华东师范大学数据科学与工程学院，在此之前先后就职于IBM中国研究院和百度（中国）有限公司。在VLDB、ICDE、SIGIR、ACL等国际顶级会议上发表多篇学术论文。目前的研究方向为内存事务处理、基于机器学习技术的自适应数据管理系统。曾获国家科技进步二等奖、教育部科技进步一等奖。

浙江大学教授，博士生导师

专家介绍：伍赛，浙江大学计算机学院教授，2011年毕业于新加坡国立大学博士，主要研究方向：数据库、大数据，数据驱动的智能处理系统。作为主要技术负责人完成批流混合的实时大数据智能处理平台产品研制，成果获得2016 年教育部科技进步奖一等奖(4/10)与2019年中国电子协会科技进步特等奖（6/15）；参与研发云原生数据库PolarDB，成果获得2020年电子学会科技进步一等奖（3/15）；参与研发AI原生的数据库系统，成果获得2023年浙江省科技进步一等奖（2/13）。 获得2020年国家万人计划青年拔尖人才，CCF-A类会议VLDB 2014最佳论文奖，SIGMOD 2023最佳论文奖。

阿里云数据库产品事业部总监，AnalyticDB及生态工具部负责人

专家介绍： 周文超，CCF数据库专委会执行委员，阿里云数据库产品事业部总监，AnalyticDB及生态工具部负责人，负责数据库生态工具与管控的研发以及数据库系统与内核方向科研，专注于Data+AI场景下的数据库与分布式系统的架构和技术。曾任美国乔治城大学计算机系终身教授，在一流学术会议和期刊发表论文70余篇，获EDBT和SIGCOMM的最佳论文和最佳系统实现奖等奖项。

项目名称：面向CXL内存池的近数据计算架构与优化

报告摘要：本项目的研究目标是利用CXL（Compute Express Link）互联协议和CXL Switch，部分替换现存分布式块存储系统中的RDMA互联网络，并在此基础上研究基于CXL缓存互联协议的分布式块存储多副本管理机制的优化方案。旨在克服传统分布式块存储系统中多副本管理机制软件开销大、可扩展性差的缺点，设计并开发相关系统原型，满足未来基于CXL协议的低延迟、高可扩展分布式块存储系统的要求。

专家介绍：张杰，北京大学计算机学院助理教授、博士生导师、特聘研究员。入选国家高层次人才计划海外青年项目，获得英特尔中国学术英才计划荣誉学者、ACM SIGCSE新星奖。长期从事存储系统和专用处理器的研究和设计，致力于从计算机体系结构层面出发，解决大数据和人工智能时代对于高性能存储系统的需求，突破冯诺依曼体系结构下数据迁移的瓶颈以及内存墙的限制。在国际会议及期刊上发表了五十余篇论文，包括计算机体系结构与系统顶级会议ISCA、OSDI、 HPCA、 MICRO、ASPLOS、FAST、ATC、Eurosys二十余篇。

项目名称：基于CXL 技术的云原生数据库架构设计与优化

报告摘要：随着互联网技术的飞速发展，CXL技术的出现给云原生数据库架构的设计和优化带来了新的机会，然而要充分利用CXL提供的硬件能力并构建适应CXL硬件架构的云原生数据库，面临诸多挑战。本项目围绕索引、并发控制与分布式锁等数据库关键机制和算法展开研究，探索面向三层分离云原生数据库架构的优化设计，主要目标为基于CXL2.0/3.0的硬件特性，设计CXL友好的数据管理机制和算法，实现高性能可扩展的云原生多主数据库，缩短查询响应时间，提高事务处理速度和内存使用效率。

专家介绍：张一鸣，厦门大学教授，厦门市智能存储与计算重点实验室主任。2023年入选国家级领军人才。长期从事大数据处理技术研究及系统研制。作为第一作者和通讯作者，近五年在VLDB、ICDE、FAST、EuroSys、ATC、SC等CCF-A类期刊/会议发表论文27篇。获FAST 2023最佳论文奖、CCF科技进步一等奖、国家科技进步二等奖、湖南省自然科学一等奖、CCF优博论文奖等。

项目名称：软硬结合压缩数据直接计算数据库系统研发

报告摘要：近年来，GPU由于其强大的计算能力，在加速数据库系统中的数据处理和查询方面发挥着关键作用，然而有限的GPU内存加上当代大数据的指数级增长给基于GPU的数据库带来了新的困难。为了解决在GPU上高效直接查询级联压缩数据的迫切需求，需要一种专门设计用于增强GPU上直接查询性能的基于Tile的解决方案。本项目旨在将压缩数据直接计算技术开创性地与GPU上的级联压缩方案相结合，充分利用GPU硬件特性，设计一套完整的GPU直接计算算子，并采用更高效的数据布局，实现接近GPU内存带宽的直接查询数据库系统。。

专家介绍：张峰，CCF数据库专委执委、高性能专委执委，中国人民大学教授、博导。研究方向为数据库理论与系统，提出压缩数据直接计算理论与技术，围绕该方向以负责人身份先后主持国家自然科学基金、阿里AIR等项目，并作为第一或通讯作者发表CCF A类论文40篇。曾获TPDS 2021年度最佳论文、TPDS 2022 Best Paper Runner-up、2024 ASPLOS Distinguished Artifact Awards、ICDE 2024 Industrial and Application Best Paper runner up等奖励。2022年入选北京市科技新星人才计划，获得ACM-SIGHPC中国新星奖、北京市教学成果一等奖等奖励。任TPDS等国际期刊AE，WISE23 PC Co-Chair、WISE24 Publicity Co-Chair等，担任VLDB等国际会议审稿人。

项目名称：基于GPU和NVMe-SSD的软硬协同向量数据管理关键技术研究

报告摘要：本项目旨在解决当前海量高维向量数据存储和检索过程中面临的储存消耗高、计算效率低和通信开销大等问题。基于以GPU和NVMe-SSD为代表的新型硬件，设计NVMe-SSD存储特性适配的向量近邻图索引结构、开发GPU计算模式契合的索引构建和检索策略、探索GPUDirect等GPU-SSD直连技术在向量检索上的应用，并将把所提出的模型和算法集成到企业级的阿里云数据库中，以显著提升其处理海量高维向量数据的存储与检索能力，增强其实时计算、分析和决策功能。

专家介绍：柯翔宇，CCF数据库专委执行委员，浙江大学计算机学院、软件学院研究员，博士生导师。毕业于新加坡南洋理工大学，曾于新加坡南洋理工大学和新加坡国立大学先后从事博士后研究。在SIGMOD、VLDB、TKDE等数据库、数据挖掘领域顶级国际会议和期刊上发表论文27篇；获宁波市甬江人才工程科技创新领域青年创新人才项目支持，作为主要参与人参与国家自然科学基金面上项目一项，浙江省“尖兵领雁”重点研发项目一项，宁波市数字孪生重点研发专项一项。常年担任VLDBJ、TKDE等国内外顶级学术期刊评审专家，KDD、WWW、IJCAI等顶级国际学术会议程序委员会委员。

项目名称：SysInsight：基于代码大模型的数据库系统参数调优

报告摘要：数据库参数控制着数据库的运行行为，如资源分配、用户连接、查询优化、后台进程等。设置合适的参数值对于数据库系统的性能表现至关重要。本项目提出研发一种能够深入理解数据库系统执行机理的参数调优系统SysInsight。该系统能够持续低侵入地采样数据库监控指标与系统程序的执行情况，以供分析；并识别高开销的系统函数和程序路径，基于LLMs的代码推理给出参数调整建议。SysInsight具有以下优势特点：深入洞察、精准调优、低成本、可解释性、高泛化性。

专家介绍：张心怡，中国人民大学讲师，吴玉章青年英才。博士毕业于北京大学，主要研究方向为自治数据库系统，在该领域已发表10余篇CCF A类论文，获2023年字节跳动奖学金（全球13人）、2022年微软学者提名（亚太地区21人）、2019年NDBC优秀学生论文奖等荣誉。研究取得了数据库调优领域的多个突破，包括首个多模块数据库全局调优框架UniTune（SIGMOD 2023）、首个数据库在线调优系统OnlineTune（SIGMOD 202l2）、首个面向数据库资源优化的元调优系统ResTune（SIGMOD 2021）。

项目名称：面向车联网的海量多模数据压缩技术

报告摘要：智能车联网上集成上千个传感器，生成数千至上万的信号指标，其数据类型复杂多样，采集频率也正在从秒级迈向毫秒级，使得企业需要处理的车机信号数据的规模达到PB级，车联网中的数据来源于车机、车辆本身、用户、合作伙伴等多个方面，主要分为四种类型：文本、结构化、数值型、视频数据。针对这四种类型数据，本项目研究适用于车机时序数据的高压缩算法，包括：探索信号特征提取，视频数据局部自适应压缩，浮点数据压缩等，压缩效果相比现有算法能有显著提升。

专家介绍：杨晓春，CCF杰出会员、CCF数据库专委会副主任、CCF协同计算专委常委，东北大学软件学院院长，二级教授，博士生导师。国家级高层次人才，科技部中青年科技创新领军人才，国家优秀青年基金获得者，教育部新世纪优秀人才，辽宁省优秀科技工作者，兴辽计划特聘教授，辽宁省一流课程负责人，沈阳市人大常委会咨询专家；获宝钢优秀教师奖、国家重点研发专项项目首席科学家。《Data Science and Engineering》副主编、《软件学报》编委、《电子学报》编委、《计算机科学与探索》编委。长期从事数据管理与分析领域的教学科研工作，主要研究方向包括大数据管理与知识工程、数据库理论与技术、数据质量管理、数据隐私保护、智能推荐系统等。ACM高级会员，IEEE高级会员。

项目名称：数据库测试技术研究

报告摘要：对数据库系统的可靠性进行测试验证，挖掘可能存在的安全隐患，保障分布式数据库系统的安全可靠是目前学术界和工业界都亟待解决的问题。相比于其他的测试技术，基于变异的模糊测试自动化程度较高且通用性强；基于覆盖率引导的模糊测试引入了数据库系统的覆盖信息作为反馈，比半随机化、全随机化模糊测试输入更具导向性，收敛速度更快，挖掘深层次漏洞更高效，但实际应用中依然面临一些突出难点。在此背景下，本项目研究全面高效的自动化安全测试新方法，突破目前国内关注自动化的数据库系统模糊测试技术工作较少的现状，具有产业上的利用价值。

专家介绍：姜宇，清华大学软件学院，长聘副教授。研究方向为软件系统的安全分析，重点关注操作系统、数据库等软件的测试与防护，在MySQL、Safari和Linux等广泛使用的系统软件中挖掘300+漏洞被收入中美国家信息安全漏洞库。研发的自动化漏洞挖掘技术被并入谷歌ClusterFuzz，微软OneFuzz等平台。在ACM SOSP, IEEE S&P, PLDI等会议和期刊上发表论文100余篇，获EMSOFT, FSE等会议的最佳论文或提名奖6次，主持基金委优秀青年科学基金、科技部重点研发计划项目、华为大颗粒研究计划项目等20余项。曾获2015年CCF优秀博士论文奖、2020年阿里巴巴达摩院青橙奖，2021年微众学者，2022年NASAC青年软件创新人才等奖励。

项目名称：OLAP 的多租任务隔离与运行资源优化研究

报告摘要：云数据库供应商面临着资源利用效率与成本效益保证的权衡挑战，严重阻碍其业务规模扩大，该问题在面向更复杂工况和应用需求的无服务数仓场景下更为凸显。本项目旨在探索无服务数仓（Serverless Data Warehouse）环境下的查询调度和动态资源分配问题，以在确保成本效益的同时实现高效资源利用。通过研究新型云数仓实现方式、优化无服务数据库架构，设计安全容错查询调度策略以及弹性资源伸缩技术，为上述云数仓面临的核心难题提供有效解决方案，推动云数仓服务技术进步、提升企业相关产品的竞争力。

专家介绍：李环，浙江大学计算机学院研究员，博士生导师。长期从事数据库技术和大数据管理分析方面的研究，其近期工作主要聚焦在新型计算架构（包括云边端、联邦、异构硬件）下查询处理和智能计算的效率优化，成果多发表在数据库和数据智能领域的顶级期刊和会议上，包括三十余篇CCF A类论文，如SIGMOD、PVLDB、KDD、WWW、ICDE、ACL、TKDE等；担任多个顶级国际会议的程序委员会委员和知名期刊的客座编辑/审稿人；作为负责人主持国家自然科学基金、国家级创新群体项目课题、浙江省自然科学基金重大项目等，是欧盟“玛丽居里学者”独立研究基金获得者和国家优秀青年基金（海外）获得者。

感谢各位学者对CCF-阿里云瑶池科研基金的关注和支持，期待通过持续的产学研合作投入，与各界专家学者共同推动国产数据库发展的新征程。