OceanBase数据库6篇论文入选ICDE 2025国际顶会

5月19日至23日，数据库领域顶级学术会议——第41届IEEE国际数据工程大会（ICDE 2025）于中国香港召开。作为与SIGMOD、VLDB齐名的三大顶级会议，ICDE始终引领全球数据工程技术前沿。本届会议中，中国力量表现突出，数据库厂商OceanBase共有6篇论文入选，其中一篇荣获“最佳工业和应用论文亚军”。这些研究覆盖分布式架构、联邦学习与隐私保护等方向，清晰展现了数据库与人工智能深度融合的技术趋势。

在人工智能浪潮推动下，数据处理范式正经历重塑。海量存储、复杂计算与隐私安全等挑战，持续驱动作为数据基石的数据库系统进行革新。如何构建适应AI时代需求的数据底座，已成为行业核心议题。从本届ICDE的成果来看，技术路径正日趋明朗。

单元化架构：应对高并发与混合负载的工程实践

荣获“最佳工业和应用论文亚军”的《OceanBase单元化：构建下一代在线地图应用》，揭示了一种应对超大规模应用的架构设计。论文核心阐述的“单元化”架构，其关键在于将庞大系统服务拆分为多个独立、自洽的“单元”。每个单元均可于单台服务器独立运行，同时支持跨区域的多机协同。

该设计融合了读写分离与混合负载处理能力，使系统能够自动平衡在线事务处理（OLTP）与在线分析处理（OLAP）的负载。最终实现高可用性、弹性扩展、资源隔离与高性能的统一。此架构已在阿里巴巴旗下高德地图的业务场景中得到验证，不仅展现出强大的容灾能力，更在写密集与读密集的基准测试中均实现了性能显著提升。这为需要处理全球规模数据与超高并发访问的下一代在线应用，提供了经过实践检验的参考方案。

AI融合：实现更智能、更安全的数据处理

如果说单元化架构是应对规模挑战的工程突破，那么与AI的融合则代表了数据库进化的前沿方向。OceanBase的多篇论文均聚焦于此交叉领域。

例如，面对日益增长的数据协作需求，联邦学习成为打破“数据孤岛”的关键技术。然而，如何高效、安全地选择数据协作参与方始终是一大挑战。《追踪数据多样性：纵向联邦学习中的参与者选择》这篇论文提出了名为VFPS-SM的优化框架。它将参与方选择问题转化为“子模函数最大化”的数学问题，并融合了KNN算法、top-k查询与加密技术。该方法能在严格保护数据隐私的前提下，将参与方选择效率最高提升365倍，同时带动模型训练效率提升35%。在医疗等领域，该技术能显著加速多家机构联合构建疾病预测模型的进程。

另一篇论文《如何响应安全且私密的SQL查询》，则直面数据利用与隐私保护之间的平衡难题。文章系统梳理了现有安全隐私SQL查询算法，并提出一套模块化解决方案。通过将复杂SQL查询拆解，并有机结合安全计算与差分隐私技术，旨在数据安全、用户隐私、查询效率与结果精度之间寻求更优平衡。

战略聚焦：构建AI时代的数据基础设施

这些学术成果背后，是数据库企业对技术趋势的长期投入与战略转型。会议期间，OceanBase还主办了“AI时代的数据库”专题研讨会，汇聚了该领域众多学者与研究员，共同探讨Data x AI的前沿发展。

自2010年创立以来，OceanBase作为原生分布式数据库的代表，其技术演进路径与数据库行业发展深度契合。多年来，在SIGMOD、VLDB、ICDE及AAAI等顶级学术会议上持续发表成果，并与国内外多所顶尖高校保持紧密合作，奠定了坚实的技术基础。今年4月，公司CEO杨冰宣布全面进入AI时代，提出“Data x AI”战略，并启动了相应的人才与组织升级。这一切均指向明确目标：系统化构建服务于AI时代的数据基础设施。

ICDE 2025如同一扇窗口，展现了数据库技术的未来图景。当分布式架构的工程实践，与联邦学习、隐私计算等AI范式相结合，两者的融合正催生出一个更智能、更弹性、更安全的数据处理新时代。这场始于学术界的探索，终将深刻影响企业数据应用的构建方式。