【摘 要】
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近年来,数据库系统为了应对新应用和新数据类型对数据管理与分析提出的全新挑战,产生了一系列新的发展趋势,包括:(1)在数据管理方面,计算机硬件的创新与人工智能技术的深入为数据库系统带来了全新的发展机会,而伸缩性、容错性、可扩展性等应用需求又给数据管理带来了全新的挑战;(2)在数据分析方面,数据量的剧增、数据类型的异构与应用需求的多样对数据库系统的分析能力与性能提出了更高的要求;(3)在数据安全方面,多方安全计算、联邦学习等应用和需求的变化给数据库安全与隐私保护技术带来了全新的课题.因此,需要利用和发展现有的
【机 构】
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清华大学计算机科学与技术系,北京100084;东北大学计算机科学与工程学院,沈阳辽宁110167;Department of Computer Science,Duke University,Durh
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近年来,数据库系统为了应对新应用和新数据类型对数据管理与分析提出的全新挑战,产生了一系列新的发展趋势,包括:(1)在数据管理方面,计算机硬件的创新与人工智能技术的深入为数据库系统带来了全新的发展机会,而伸缩性、容错性、可扩展性等应用需求又给数据管理带来了全新的挑战;(2)在数据分析方面,数据量的剧增、数据类型的异构与应用需求的多样对数据库系统的分析能力与性能提出了更高的要求;(3)在数据安全方面,多方安全计算、联邦学习等应用和需求的变化给数据库安全与隐私保护技术带来了全新的课题.因此,需要利用和发展现有的数据库理论,构建形成新的技术和系统经验.本专题立足于数据库系统核心技术,探讨在大数据环境下数据库与数据管理技术的新发展与新趋势,特别是聚焦如何利用数据管理技术的深厚理论积淀和丰富技术成果,促进数据库新型技术的发展,解决遇到的各类与管理、分析、安全相关的痛点、难点问题.本专题重点关注具有创新性和突破性的高水平研究成果,探讨相关基础理论、关键技术,以及在系统研发过程中关于系统设计原理、范式、架构、经验等方面的实质性进展,探讨其在相关产业和领域的应用前景.
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