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演讲摘要：应用对数据新鲜度的需求导致HTAP系统的引入，该系统结合TP和AP功能，以有效地提供从TP部分到AP部分的新鲜数据，而此类系统大多针对CPU环境。同时，GPU内存容量和计算性能在不断提高，GPU加速数据库系统已被研究十余年，在加速AP负载方面得到广泛的应用。最近，一种异构HTAP设计方案被提出，可以对实时操作数据进行低延迟分析，但现有异构环境的解决方案都是孤立地，缺乏协同，尚有许多潜力未被发掘。本报告在分析现有工作的基础上，将对本课题的研究内容进行探讨，主要包括跨负载的混合存储、压缩、索引，高维数据和迭代式分析任务的支持，CPU/GPU协同的复杂分析和事务管理，动态负载感知的细粒度资源调度等。通过集成以上关键技术，本课题将设计一个TP/AP混合负载数据库，最大限度地提高查询分析数据的新鲜度，同时保证资源和数据的隔离性。
讲者简介：东北大学教授，CCF数据库专委会委员。主要研究方向为分布式/并行数据管理与分析、时空和图数据管理等。作为项目负责人承担（完成）国家自然科学基金项目4项、作为技术骨干参与国家973计划项目、国家重点研发计划项目和国家自然科学基金重点项目等多项。在SIGMOD、VLDB、ICDE、VLDBJ、TKDE、TPDS等著名国内外会议和期刊上发表论文60余篇。2018年入选辽宁省首届“兴辽英才计划”青年拔尖人才。
第38届CCF中国数据库学术会议（NDBC 2021）
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