本文分享自華為雲社群《攀登不止，華為資料庫論文入選SIGMOD 2024，技術創新再譜新篇》，作者：GaussDB 資料庫。
6月9日-14日，2024年資料管理國際會議SIGMOD（ACM SIGMOD/PODS International Conference on Management of Data）在智利首都聖地亞哥召開。SIGMOD與ICDE、VLDB並稱資料庫領域三大頂會，是資料管理領域的最高水平學術會議。
繼ICDE 17篇論文入選後，華為多篇論文再次入選SIGMOD 2024， 頂會入選論文已超過100篇。下面節選資料庫領域的兩篇代表性論文進行分享：
論文一：Robustness of Updatable Learning-based Index Advisors
該論文詳細探討了學習型索引推薦（Learning-based Index Advisors, IA）在面對投毒攻擊時的魯棒性問題。在這種攻擊中，攻擊者透過向系統輸入惡意資料來擾亂IA的學習過程。
論文的核心貢獻在於提出了一個名為PIPA的框架，它包括兩個主要階段：
探測階段：在這一階段，系統會透過特定的工作負載來探測IA的行為，從而估計其對不同索引的偏好。這是透過觀察IA對探測工作負載的響應來實現的，目的是識別出IA可能被投毒攻擊影響的脆弱點。
注入階段：在這一階段，系統會嘗試透過注入特定的工作負載來欺騙IA，使其降低對top索引的排名，同時提升中等排名的索引。這樣做的目的是為了測試IA在受到投毒攻擊時的反應能力和恢復能力。
綜合這兩個階段，PIPA框架能夠有效地對IA進行測試，即使在IA經過微調後，也能夠捕獲其對投毒攻擊的敏感性。SIGMOD評委組認為，這項研究的意義不僅提高了IA的安全性，還增強了其在實際應用中的可靠性，為未來的學習型索引推薦提供了重要的參考，特別是應用在雲資料庫場景中。
論文二：ESTELLE: An Efficient and Cost-effective Cloud Log Engine
該論文是由電子科技大學和華為雲資料庫創新LAB團隊聯合攻關發表，提出了一個低成本的雲原生日誌引擎，解決了海量日誌場景下現有解決方案成本較高的問題。
1. 本文提出了一個名為ESTELLE的低成本雲原生日誌引擎，可以高效能、低開銷的寫入、儲存及查詢日誌
2. 本文介紹了一種可插拔的日誌索引框架，基於ESTELLE-BF和近似倒排索引實現，可以低成本的寫入生產，並可以實現高效能的日誌全文檢索、AND查詢及漸進式聚合分析
3. 本文在真實的開源日誌資料集上進行試驗，證明了ESTELLE在不同日誌場景中較高的單核寫入能力、較低的儲存成本及良好的查詢效能
綜上，本文提出了一個高效能、低成本的雲原生日誌引擎ESTELLE，可以在海量寫入、低頻查詢場景下，透過較低的成本，實現較好的日誌引擎能力。
此次論文的入選，既是華為在資料庫領域持續創新、研發投入的成果，也是華為長期堅持產、學、研、用深度融合的體現。華為透過與全球頂尖學術機構合作，持續推出各類研究計劃和人才培養方案，共同攻克資料庫難題。
未來，華為將繼續加大資料庫技術領域的投入，在資料庫領域持續創新，將論文理論轉化成應用落地，為客戶提供創新且有競爭力的資料庫產品和服務，推動資料庫技術的進步與發展。
HDC 2024，6月21日-23日，東莞松山湖，期待與您相見！
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