7 أوراق بحثية في مؤتمرات قواعد البيانات رفيعة المستوى تُعزز سرعة المعاملات في TencentDB TDSQL بنسبة 32%

صدر عن

Tencent Cloud

25 أبريل, 2025, 05:06 AST

شنتشن، الصين, 25 أبريل / نيسان 2025 /PRNewswire/ -- المختبر المشترك للابتكارات بين جامعة رنمين وشركة Tencent يَستعرض إنجازات رائدة في أنظمة قواعد البيانات الموزعة من الدرجة المالية، وذلك خلال مؤتمره السنوي لعام 2025. وعلى مدار عامين، تم قبول سبع أوراق بحثية في أهم مؤتمرات لقواعد البيانات (مثل VLDB وICDE وSIGMOD)، وتم دمج التقنيات الأساسية المُستخلصة منها في نظام TencentDB TDSQL، مما أدى إلى زيادة سرعة المعاملات بنسبة 32% في البنوك الحكومية وتحسين سرعة الاستعلامات بنسبة 40% في تطبيقات البيانات الضخمة الحكومية.

الابتكارات الرئيسية:

1. تحسين معالجة المعاملات

  • بروتوكول HDCC: يجمع بين التحكم الحتمي في اتساق العملات (Calvin) وغير الحتمي (OCC)، مما يَحل مشاكل استعادة البيانات بين الآليات المختلفة. ويُحقق تحسينات في الأداء بمقدار 5.7 مرة (VLDB 2025).
  • بروتوكول Lion: يستخدم التنبؤ بأعباء العمل بناءً على LSTM (الذاكرة قصيرة وطويلة الأمد) لتحسين موضع النُسَخ بشكل مطّرد، بهدف تجنب اختناقات نقل البيانات. ويُحقق زيادة في الإنتاجية بمقدار 2.7 مرة ويحسّن قابلية التوسع بنسبة 76.4% (ICDE 2024).

2. تحسين التخزين

  • محرك HOCO: يُتيح إجراء العمليات الحسابية مباشرة على بيانات النصوص المضغوطة عبر الضغط المتماثل، مما يحقق زيادة في الإنتاجية بمقدار 9.18 مرة للوصول أو التعديل وخفض زمن الاستجابة بمقدار 7.16 مرة بالنسبة لتحليلات البيانات (SIGMOD 2024).
  • إطار SALI: هو فهرس متعلم قابل للتوسع يتكيف مع الانحرافات في أعباء العمل، ويُعزز اتساق العملات، مما يحقق زيادة في إنتاجية إدخال البيانات بمقدار 2.04 مرة تحت 64 مسارًا (SIGMOD 2024).

تأثير التعاون: يَربط هذا البحث بين البحث الأكاديمي والصناعة، مع مساهمات من خبراء هندسة البيانات في جامعة رنمين وفريق بحث وتطوير TDSQL في Tencent. شمل الحضور قادة مثل Du Xiaoyong (من جامعة رنمين) وWang Juhong (من Tencent)، مما يُبرز الأهمية الإستراتيجية للشراكة في تعزيز تقنيات قواعد البيانات للقطاعات الحيوية مثل القطاع المالي والحوكمة.

يؤكد هذا التعاون على ريادة الصين المتزايدة في أنظمة قواعد البيانات عالية الأداء، حيث تجمع بين تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المتطورة، والهندسة القوية لحل تحديات قابلية التوسع والكفاءة الواقعية.