OceanBase 学术前沿

传统学习型参数化查询优化依赖静态计划缓存，面对查询参数分布漂移的动态负载时缓存易失效，导致 SQL 查询延迟显著升高。OceanBase 联合华东师大团队提出 APQO 自适应参数化查询优化框架。

OceanBase联合中国人民大学数据库团队的数据库缺陷实证研究，被软件工程顶刊IEEE TSE录用。该研究首次构建了面向开源关系型数据库的细粒度缺陷分类体系，共获得12 项发现。

OceanBase联合成都信息工程大学的数据库缺陷实证研究，被软件工程顶刊IEEE TKDE录用。研究聚焦复杂工作负载下数据库参数自动调优的效率与泛化能力问题，提出一种分层协作的多智能体框架。

OceanBase研究人员联合厦门大学、昆士兰大学学生及教授提出了一种新型哈希索引设计MetoHash，有效解决了传统方案在存储 I/O 放大和内存效率方面的问题。

本文系北京理工大学科研助理牛颂登所著，本篇也是 OceanBase 学术系列稿件第 10 篇。是加州大学的陈罗博士 2020 年发表于 PVLDB 的一篇论文：主要内容是其提出了一种动态的基于 LSM

3 月 25 日，第一届 OceanBase 开发者大会在北京举行，华东师范大学副校长，CCF 会士周傲英教授带来了《未来, 中国需要什么样的数据库？》的分享，从他的视角为大家介绍了数据库技术发展的趋

3 月 25 日，由中国计算机学会（CCF）数据库专业委员会指导，国产分布式数据库 OceanBase 与蚂蚁技术研究院联合举办的第二届 OceanBase 数据库大赛在北京落下帷幕。

本文提出了一种用于连接查询的基数估计框架FactorJoin，该框架将经典的连接直方图与学习型单表基数估计结合成一个因子图。该框架将传统的基数估计问题转化成因子图的推理问题，且只需要知道单表的分布。

2022 OceanBase 数据库大赛，又到了最激烈的冲刺阶段，12 强团队即将开启新一轮巅峰对决。

多维直方图 (Multi-dimensional histogram, MH) 技术被广泛用于查询的基数估计，空间数据分片，空间数据挖掘等方向。

本文以 VLDB 2021 的三篇 database tuning 论文为例，对机器学习应用在数据库调优领域的前沿工作做了总结和概述。

敬请关注今年 12 月 8 日下午 13:30 CNCC 的“分布式数据库 HTAP 的探索与实践”技术论坛，学术界和产业界将联手共同分析 HTAP 领域的前沿研究、技术方向和产业实践，共同探讨数据库