2018年9月27日阿里巴巴-浙江大学数据库技术研讨会在玉泉校区邵逸夫科学馆举行。阿里巴巴集团副总裁、达摩院数据库与存储实验室负责人李飞飞（飞刀）、阿里云数据库事业部总经理曹伟（鸣嵩）、阿里巴巴集团数据库事业部研究员占超群（离哲）、阿里巴巴数据库事业部研究员张瑞、阿里巴巴数据库内核团队负责人何登成（圭多）、浙江大学计算机学院孙建伶教授、高云君教授、陈岭副教授、伍赛副教授和黄忠东副教授，及部分阿里巴巴与浙江大学同学参加了此次研讨会。AZFT副主任马凌洲博士应邀出席会议。会议由孙建伶教授主持。

        上午的会议，李飞飞（飞刀）首先就阿里巴巴多生态数据、多样化查询接口、多种存储格式的应用场景提出了多模多态的数据库形式。指出新型硬件、人工智能和云服务给数据库研究带来的改变和契机。描述了阿里巴巴自研全栈式的数据库产品与技术版图，其中包括云原生数据库PolarDB、分布式数据库PolarDB-X、OLAP、self-driving platform等。

        曹伟(鸣嵩)详细介绍了阿里云自研产品PolarDB。PolarDB使用新型硬件RDMA作为分布式共享存储的通信介质从而大幅提升通信速度。PolarDB还具有简单快速扩容、存储成本大幅下降等优势。剖析了PolarDB集群中基于共享存储的一写多读的CAP（一致性，高可用性，分区容忍度）问题解决方案。

何登成（圭多）从阿里巴巴的电商业务场景出发，向大家介绍了阿里巴巴数据库团队自研的分布式OLTP数据库PolarDB-X，其中包括异地多活的高可用能力及冷热数据的分层存储。

        占超群(离哲)就OLAP方面，为大家介绍了阿里巴巴数据库，其中包括利用GPU与FPGA加速数据库。

        张瑞为大家介绍了阿里巴巴的下一代Self-driving数据库。

下午，浙江大学师生为大家带来精彩纷呈的报告。伍赛老师从机器学习出发，为大家介绍了压缩算法与查询。陈岭老师以可穿戴活动识别为例，介绍了时序数据分类研究进展。高云君老师介绍了多源异构数据智能处理方面的研究成果和未来规划。

        赵岑炯同学介绍了基于深度学习的查询优化的工作进展，包括探索过的方法、实验结果和经验教训。张腾同学介绍了数据库内核中传统的冷热分离策略，并分享了使用温度模型、强化学习等方法解决数据冷热分离问题的探究思路和面临的挑战。梁潇同学以LevelDB为例，分析了目前的LSM-Tree构架移植到NVM上遇到的问题，提出了一套新的解决方案。杨帆介绍了相似时间序列检索、时间序列表示学习、负载协同预测和概率序列模型构建方面的近期研究工作。付晗同学为大家介绍了将自然语言转换为SQL的研究。大家对此项研究表现出了浓厚的兴趣。将自然语言转换为SQL，可以帮助数据库使用者快速进行SQL查询。

        在之后的自由讨论时间，大家就阿里巴巴与浙江大学的合作等问题展开了激烈的讨论。大家纷纷发表自己的看法，提出了很好的意见和建议，并提出要“把握机会、迎接未来”。

        这次阿里巴巴-浙江大学数据库技术研讨会是在阿里巴巴与浙江大学合作一年的重要节点上召开，对阿里巴巴-浙江大学数据库合作整年的工作做了全面总结，帮助阿里巴巴与浙江大学认清当前形势、明确发展目标，为下一步的合作指明了方向。