阿里巴巴研究型实习生 - 和数据库优化器结合的Session级别SQL优化

Tair是基于云原生基础设施的KV数据库产品。在技术上期望通过云的规模化效应，基于云基础设施，面向海量的各种规模的客户提供更低的成本和更好的弹性。从工程实践和业务分析上看到对比当前主流的单租户架构模式，多租户的架构聚合度提升带来的成本优化能极大的提升云数据库的竞争力，但同时在租户影响上面对的挑战也比较大。 基于以上背景，本项目期望聚焦如下技术问题的研究： 1.优化KV存储引擎在复杂流量场景和多租户场景的延迟表现； 2.KV存储引擎在多租户场景下的资源隔离、限流相关技术研究； 3.研发多租的分布式KV集群如何在提升弹性的同时能更高效的利用资源。

随着互联技术的快速发展，CXL（Compute Express Link）为云原生数据库架构设计与优化带来了全新机遇。CXL通过与本地内存一致的load/store语义，实现硬件支持的内存池化和共享，并支持多种形式的内存扩展。本项目聚焦于探索CXL在云原生数据库中的应用，主要研究内容包括但不限于以下几点： 1. CXL分离式内存场景下的索引设计与优化：研究如何在分离式内存模型中构建高效索引，提升数据访问性能。 2. 基于CXL共享内存的分布式事务协议优化：设计适配CXL共享内存特性的分布式事务协议，提高事务处理效率。 3. 基于CXL共享内存的新分布式锁协议：开发高效的分布式锁机制，以更好支持并发控制。 通过本项目，将充分挖掘CXL在云原生数据库中的潜力，推动架构的灵活性和性能进一步提升。

基于大模型（如通义千问）构建多因素（源库、目标库、源端网络、目标端网络、数据传输链路）根因分析与解决方案推建系统，并解决系统构建中的关键算法和技术，包括如下几方面： 1、设计合适的prompt，基于已有数据对模型finetune，并实现部署和线上应用； 2、构建知识库实现专家知识结构化，引入双向反馈通道，使能模型具备持续迭代能力； 3、与DTS工程团队一起上线系统，实现DTS线上异常任务自愈恢复。

Stonebraker在SIGMOD上对数据库发展20年进行了回顾：尽管过去二十年间KV、NoSQL、MapReduce等技术多次对SQL系统发起挑战，但其生命力却愈发蓬勃——这种""不断兼并挑战者""的韧性，恰恰印证了关系型数据库在数据管理领域的统治力。 其根本的底层逻辑是：随着内存容量突破TB级、NVMe SSD延迟进入微秒时代，硬件工艺的指数级跃迁，曾经为性能瓶颈而生的专用数据处理系统（如OLAP、时序数据库）正呈现大一统趋势。 AI时代，人们比任何时候都更清醒地认识到——数据依然是驱动智能的核心，我们期待对底层研究富有激情的你共同探索数据处理的新范式。 1 期待你通过创新的方法实现SQL性能在新场景下的数量级的提升，将学术成果发表成CCF-A类论文，可进一步在阿里云落地和贡献给开源社区。 2 研究方向包括不限于： 1) 多模态HTAP数据分析性能加速； 2) SQL在多模态场景下的语义扩展； 3) 探索SQL执行引擎范式，突破code gen和向量化执行等上一代执行模式； 4） 针对新硬件设计新的SQL算子和数据结构。