四个主要的研究方向：Hardware，Scalability，Deployment，DataModel
硬件
SMP，NUMA
In-memory Index（New Index）
NVM/PM（Persistent Memory）：Intel XPoint
RDMA（Remote DMA）
分布式
数据分区（Data Partition）
如何均匀切分：
启发式方法
机器学习方法share-disk versus share-nothing
分布式事务（Distributed Transaction）
GTM（全局事务管理）
如何定义逻辑时钟、解决时钟漂移问题，从而进行 MVCC
google truetime clock分布式查询优化（Distributed Optimizer）
CBO 在多点间评估、规划，Learned CBO。
高可用（High Availability）
high-level approaches:
hardware redundancy
software replica（multi-alive）部署
Auraro Features：存算分离，log-as-data（用户只用写 log 不用写 page）等。
Autonomous Database：AI4DB、self-driving
Security & Privacy
数据模型
NoSQL、OLAP、Graph、Time-series
阿里李飞飞报告摘要
数据库系统为什么重要？数据库连接底层存储与上层应用，数据库是处理、存放和消费数据的中心。
云原生落到数据库这里主要有两点特性：资源池化（磁盘、CPU、内存）与资源解耦（存算节点分离、弹性能力）
报告主要介绍阿里的两款系统：PolarDB 与 AnalyticDB
PolarDB 特性
share-disk (serveless storage)
基于 RDMA 传输，改造的 ParallelRaft 共识协议
Active-Active 工作，读写分离
PolarDB 对标 Amazon AuroraAnalyticDB 特性
用数据库的方法解决大数据的问题。
SDDP（Self-Driving Database Platform）
苏公网安备32021302001419号