数据库顶级国际会议VLDB2019最佳论文公布，区块链/HadoopDB榜上有名- 专知

数据库顶级国际会议VLDB2019最佳论文公布，区块链/HadoopDB榜上有名

【导读】VLDB 2019(Very Large Data Bases)是三大国际顶尖数据库会议之一(其余二者为SIGMOD和ICDE)，根据大会官方公布，今年VLDB共接收了128篇Research Paper、22篇IndustryPaper和48个Demo。VLDB2019于2019.8.26-2019.8.30在洛杉矶召开。大会选出一系列最佳论文奖项，包括最佳论文奖由新加坡国立大学提出LineageChain系统的论文获得，2009年发表的“HadoopDB“获得十年最佳论文奖，Honorable mention荣誉提名奖由Rice University的研究团队获得。

VLDB 2019

本年度的 VLDB 会议已是第 45 届会议，于8月26日至30日在美国西海岸的著名城市洛杉矶举办。大会议程包括3个主题演讲（Keynote）、28个学术论文报告分会（Research Session）、4个工业界论文报告分会（Industry Session）、2个工业界邀请演讲（Invited Industry Talks）、2个系统展示论坛（Demo Session）、7个教程（Tutorial），以及博士生论坛（PhD Workshop）和多个子研讨会（Workshop）等。共历时5天，其中首尾两天是各个Workshop，正会3天。今年一共有 128 篇 Research Paper，22 篇 Industry Paper，以及 48 篇 Demo Paper 入选。与去年相比，收录的 Research Paper 和 Demo Paper 数量保持基本稳定，而 Industry Paper 有了显著的提升，从去年的12篇增加到今年的22篇。从投稿数量与录用率来看，Research Paper投稿677篇，录用率18.9%，Industry Paper为72/30.6%，Demo Paper为127/37.8%。与去年相比，Research Paper的投稿数量略有下降，录用率则基本持平。

关系型数据库（RDBMS）的研究仍然是主流，占总论文数量的约1/4；其次是关于图数据和图数据库系统的研究，相关论文涉及了大规模数据图上的子图匹配、社团发现、带约束的最短路径查询等经典算法问题，以及分布式环境下的图分割等问题。除了关系数据模型的统治地位不可撼动之外，近年来图数据模型也逐渐被应用于实际业务中。而无论是关系型数据、图数据或是其他数据类型，查询执行和查询优化始终是性能优化的核心问题。随着移动互联网、物联网近年来的快速发展，不断催生了依赖于时空信息且实时性强的应用，因而时空数据和流数据的相关论文在本届会议上也占据了一席之地。此外，机器学习与数据库逐渐联系紧密，也有一些论文尝试使用机器学习算法来优化查询算法。

本届VLDB 2019的最佳论文奖为细粒度的、安全高效的基于区块链数据溯源系统“Fine-Grained, Secure and Efficient Data Provenance on Blockchain Systems”。

区块链实现了一个可以防篡改的账本，可以用来记录交易信息（transactions）进而改变一些存储的全局状态。整个系统记录所有的状态演化的历史信息。对于这些历史信息的管理，通常被称作数据的溯源(data provenance or lineage)。在传统的数据库领域，这一方向已经被广泛研究。但在区块链中对历史数据进行检索，目前的方法只能依赖于分析所有的交易信息。这样的方法适用于大规模的离线分析，而对于在线交易信息的处理是不合适的，比如账户A给B转账，要求近期账户B的每日余额位于某一阈值以上，才可转账，现有系统需要重放近期B账户每天的交易，才能作出转账的决策。。

这篇论文实现了LineageChain系统，支持细粒度的、安全高效的区块链数据溯源功能。LineageChain通过简单的API将溯源信息传给给智能合约，从而实现了一类新的区块链应用程序，其执行逻辑依赖于运行时的产生的溯源信息。在智能合约执行的过程当中，LinageChain会获取到溯源信息，然后高效地存储在Merkle Tree当中。LineageChain提供了基于跳表索引的结构来支持更加高效率的数据溯源的检索。整个系统基于Hyperledger来实现。存储系统基于ForkBase实现。论文对LineageChain的性能做出了分析，证实其的高效、安全、需要更少的存储代价等诸多优势。

最佳荣誉提名奖

今年的Honorable mention由Rice University的研究团队获得,论文“Declarative Recursive Computation on anRDBMS, or, Why You Should Use a Database For Distributed Machine Learning”提出一种在关系数据库之上搭建机器学习平台的方案。

Test of Time Award

VLDB组委会每年选取10年前接收的论文中最具影响力的几篇，并且格外关注其在工业场景下的影响。今年获奖的两篇论文，在当时例证了系统转变的可行性，对后续的学术研究和工业实践产生了显著的影响。

2009年发表的“HadoopDB :An Architectural Hybrid of MapReduce and DBMS Technologies for AnalyticalWorkloads”。这篇论文提出了一个将MapReduce和并行数据库相结合的系统--HadoopDB，既具备MapReduce系统的灵活、容错和可扩展性，又拥有接近并行数据库的效能。十年中，这篇论文被数据仓库、数据分析、分布式数据库、MapReduce系统等研究引用上千次，其中包括Spanner、Dremel这样被熟知、广泛应用的产品。