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演讲摘要：随着边缘应用中数据量的几何级数上涨，面向海量设备的嵌入式数据管理技术需求更加迫切。嵌入式数据库技术能够更好地在小规模、实时的数据管理中发挥作用，与已有的数据管理技术相辅相成，形成良好的优势互补，助力行业的数字化转型。本项目拟从存储和查询两方面展开研究：面对嵌入式数据库的应用环境特点，提出支撑嵌入式系统中多源异构数据的存储方法，设计面向存储代价的智能决策算法，提高存储数据与任务的匹配度；并根据负载和数据变化实现存储结构自适应转换，提高数据实时并发读写能力。面对嵌入式数据库存算能力、能耗、设备寿命多方面的挑战，设计不同计算资源条件下的智能算子选择方法、提出多目标查询优化方法；并针对嵌入式节点异常导致的查询中断、结果错误等问题，设计高可靠查询方法。
讲者简介：丁小欧，哈尔滨工业大学计算学部助理教授，于哈尔滨工业大学获得本科、博士学位。中国计算机学会数据库专委通讯执行委员。研究方向为：大数据质量管理、云边端数据管理、数据清洗等。在TKDE、VLDB、CIKM、APWeb等数据科学领域国际知名期刊和会议上发表论文14篇、国内高水平期刊发表论文4篇，参与专著编写1部、获中国发明专利2项、软件著作权3项。主持黑龙江省博士后面上基金1项，作为项目骨干参与国家重点研发计划1项。获2020年第五届中国科协优秀科技论文奖、2021年领跑者5000——中国精品科技期刊顶尖论文奖。
第39届CCF中国数据库学术会议（NDBC 2022）
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