获奖名单公示|荣耀时刻,「第5届天池全球数据库大赛」决赛圆满收官

本文主要是介绍获奖名单公示|荣耀时刻,「第5届天池全球数据库大赛」决赛圆满收官,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

日前,由阿里云主办、阿里云瑶池数据库和天池平台承办的第五届天池全球数据库大赛圆满收官。

历经过去4个多月的层层选拔,2大赛道20支队伍7047支参赛战队中脱颖而出,成功晋级大赛决赛圈。最终,来自蔚来汽车等企业组队的「带对听花」队伍来自北京大学&饿了么组队的「西二旗大头帮」队伍分别赢得赛道1(云原生数据库PolarDB业务数据压缩挑战)赛道2(云原生多模数据库Lindorm时序数据处理性能挑战)的总冠军荣誉。

天池数据库大赛是由阿里云主办,阿里云瑶池数据库、天池团队承办的数据库年度品牌赛事。自2018年以来,该比赛已连续成功举办了5届,吸引了来自国内外数千支优秀队伍和个人开发者参加。本届大赛采用双赛道机制,聚焦高性能共享存储、海量数据高效读写等核心业务场景设计赛题,吸引了全球7047支战队报名参赛。

比赛分设“云原生数据库PolarDB业务数据压缩挑战”“云原生多模数据库Lindorm时序数据处理性能挑战”两大赛道,旨在邀请来自全球范围的技术精英,设计最优的数据结构,挑战数据库业界难题,探索性能优化新范式。

本届大赛旨在以赛促学、以学促行,是集比赛、培训于一体的平台。参赛高校包括:北京大学、清华大学、浙江大学、中国科学技术大学、中国人民大学、西安交通大学、北京邮电大学、新加坡国立大学、哥伦比亚大学等国内外知名高校。参赛企业选手覆盖来自中国工商银行、兴业银行、百度、腾讯、字节跳动、滴滴、快手、央视频、蚂蚁集团、饿了么、人大金仓、OceanBase、PingCAP、海外金融券商等全球知名企业的数据库开发者。

image

 01 / 赛道一:

「云原生数据库PolarDB业务数据压缩挑战」

PolarDB是阿里云瑶池旗下的自研云原生数据库。自诞生伊始,阿里云针对PolarDB进行了诸多创新,产品日益成熟。通过采用存储计算分离、软硬一体化等设计,PolarDB的实现成本仅为传统商业数据库的十分之一,支撑了数千家云上用户核心业务的海量数据。PolarDB的 “三层解耦”架构、共享存储、HTAP等功能已是全球首创或业内领先的技术,如今已成为阿里云瑶池数据库产品家族中最闪耀的明星。

PolarDB在业界率先提出了计算、内存、共享存储的三层解耦架构,是国内首个使用共享存储架构的数据库产品,基于自研的PolarStore高性能网盘,拥有高IO性能和存储弹性。

阿里云数据库研究员、PolarDB MySQL产品部负责人杨辛军表示:“在SSD成为在线业务标准存储的今天,存储容量已经越来越成为制约整个IT系统计算密度和成本的主要因素。对于数据库来说,解决这个问题的办法有很多,数据库压缩就是其中一种重要的成本优化技术,这种技术的好处在于对业务逻辑透明,同时对于在线库和历史库都适用,提升存储可得容量,协助用户降低TCO。PolarDB 利用SmartSSD ASIC芯片和存储机CPU 进行了软硬一体的数据压缩。同时对各种高效的压缩技术继续保持高度关注和探索中。

云环境中,用户非常关心自己的每一分钱是否发挥了应有的价值。本次PolarDB赛道题目既考核了技术方案的读写指标, 也考量了选手们在读写与压缩效果的性能平衡。比赛中, 我们看到了许多同时取得杰出性能和优异压缩比的技术方案, 希望选手们在比赛过程中不仅能享受到编程带来的乐趣与成就感,他们的技术方案也能在实际产品中与SQL处理、数据存取真正深度结合,从而全面提升数据库存储和计算能力。”

 02 / 赛道二:

「云原生多模数据库Lindorm时序数据处理性能挑战」

云原生多模数据库Lindorm是阿里云自研的云原生多模数据库,多年来为阿里巴巴的账单、手淘消息、风控、智能客服等核心业务提供支撑,也是用来承接车联网、物联网、AI应用等新时代业务场景的创新战略产品。从2011年至今,Lindorm坚持技术创新,在低成本存储、高性能查询、在离线+AI一站式处理等方面打造了诸多业界领先的能力。

新能源数字化汽车的快速普及推动着大数据、人工智能、云计算等技术不断向前发展,与之伴随的是对汽车传感器、摄像头、雷达等产生的大规模数据的存储计算与价值挖掘,这对数据基础设施提出了更高的要求。Lindorm支持海量数据的低成本存储,提供宽表、时序、搜索、消息、向量、文件等多种数据模型,兼容HBase、ElasticSearch、InfluxDB、Kafka、S3、SQL等多种开源标准接口,可以很好的满足车联网业务需求。目前,Lindorm已服务了50%的头部车企和国内40%的造车新势力,协助构建起支撑智能网联、自动驾驶、车况分析等场景的一站式智能车联网数据平台。

Lindorm助力长城汽车分布式车联网建设,本次Lindorm赛道特邀合作企业「长城汽车」共同发起本次大赛并担任评委,以Lindorm服务新能源汽车行业的数字化转型为背景,对车联网业务场景的需求进行了抽象,参赛者需要基于指定代码工程设计并实现一个简易版的数据库存储引擎,用于实现对海量新能源汽车上报的数据进行高效读写与存储。在设计赛题时,将多项读写性能指标和存储成本同时作为考核点,期盼参赛者在成本与性能的双重挑战下,突破传统的优化思维,激发更多的创新思考。

阿里云数据库研究员、NoSQL产品部负责人张为表示:“阿里云拥有强大且丰富的数据库产品家族,可以为企业数据的生产集成、存储、处理、分析、安全隐私、开发管理提供全链路生命周期服务。我们也特别关注汽车行业的发展及需求,推出了Lindorm一站式车联网数据平台等方案,为智能座舱、自动驾驶、电池管理等场景做好数据底座支持。

今年,我们携手长城汽车集团发起了本次大赛,聚焦于车联网时序数据高性能处理,希望可以激发新的技术思考,与合作伙伴和广大开发者一起为中国汽车产业升级贡献自己的力量!”

获奖名单及总得分

赛道1

云原生数据库PolarDB业务数据压缩挑战

image

赛道2

云原生多模数据库Lindorm时序数据处理性能挑战

image

阿里云瑶池数据库始终致力于培养创新型技术人才,为英才们搭建成长“快车道”。在参赛过程中,来自阿里云数据库的技术专家全程护航答疑,帮助选手们扩大视野、激发创新力,培养他们学习最前沿的数据库技术,进行算法编程技术的交流碰撞。选手们掌握的最新技术、实践基础和实战经验,也将帮助他们在未来的求职就业过程中取得优势。我们希望通过本届比赛能吸引、选拔优秀的人才和新鲜血液加入团队,为国产数据库培育后备力量、夯实人才梯队。相信在大赛的促进下,将有越来越多数据库爱好者获得新的机遇、拓展技术边界。

这篇关于获奖名单公示|荣耀时刻,「第5届天池全球数据库大赛」决赛圆满收官的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/570579

相关文章

关于如何更好管理好数据库的一点思考

本文尝试从数据库设计理论、ER图简介、性能优化、避免过度设计及权限管理方面进行思考阐述。 一、数据库范式 以下通过详细的示例说明数据库范式的概念,将逐步规范化一个例子,逐级说明每个范式的要求和变换过程。 示例:学生课程登记系统 初始表格如下: 学生ID学生姓名课程ID课程名称教师教师办公室1张三101数学王老师101室2李四102英语李老师102室3王五101数学王老师101室4赵六103物理陈

数据库期末复习知识点

A卷 1. 选择题(30') 2. 判断范式(10') 判断到第三范式 3. 程序填空(20') 4. 分析填空(15') 5. 写SQL(25') 5'一题 恶性 B卷 1. 单选(30') 2. 填空 (20') 3. 程序填空(20') 4. 写SQL(30') 知识点 第一章 数据库管理系统(DBMS)  主要功能 数据定义功能 (DDL, 数据定义语

据阿谱尔APO Research调研显示,2023年全球髓内钉市场销售额约为4.7亿美元

根据阿谱尔 (APO Research)的统计及预测,2023年全球髓内钉市场销售额约为4.7亿美元,预计在2024-2030年预测期内将以超过3.82%的CAGR(年复合增长率)增长。 髓内钉市场是指涉及髓内钉制造、分销和销售的行业。髓内钉是一种用于整形外科手术的医疗器械,用于稳定长骨骨折,特别是股骨、胫骨和肱骨。髓内钉通常由不銹钢或钛等材料制成,并插入骨的髓管中,以在愈合过程中提供结构支

给数据库的表添加字段

周五有一个需求是这样的: 原来数据库有一个表B,现在需要添加一个字段C,我把代码中增删改查部分进行了修改, 比如insert中也添入了字段C。 但没有考虑到一个问题,数据库的兼容性。因为之前的版本已经投入使用了,再升级的话,需要进行兼容处理,当时脑子都蒙了,转不过来,后来同事解决了这个问题。 现在想想,思路就是,把数据库的表结构存入文件中,如xxx.sql 实时更新该文件: CREAT

亮相WOT全球技术创新大会,揭秘火山引擎边缘容器技术在泛CDN场景的应用与实践

2024年6月21日-22日,51CTO“WOT全球技术创新大会2024”在北京举办。火山引擎边缘计算架构师李志明受邀参与,以“边缘容器技术在泛CDN场景的应用和实践”为主题,与多位行业资深专家,共同探讨泛CDN行业技术架构以及云原生与边缘计算的发展和展望。 火山引擎边缘计算架构师李志明表示:为更好地解决传统泛CDN类业务运行中的问题,火山引擎边缘容器团队参考行业做法,结合实践经验,打造火山

SQL Server中,查询数据库中有多少个表,以及数据库其余类型数据统计查询

sqlserver查询数据库中有多少个表 sql server 数表:select count(1) from sysobjects where xtype='U'数视图:select count(1) from sysobjects where xtype='V'数存储过程select count(1) from sysobjects where xtype='P' SE

SQL Server中,添加数据库到AlwaysOn高可用性组条件

1、将数据添加到AlwaysOn高可用性组,需要满足以下条件: 2、更多具体AlwaysOn设置,参考:https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/windows/apps/ff878487(v=sql.120).aspx 注:上述资源来自MSDN。

SQL Server中,用Restore DataBase把数据库还原到指定的路径

restore database 数据库名 from disk='备份文件路径' with move '数据库文件名' to '数据库文件放置路径', move '日志文件名' to '日志文件存放置路径' Go 如: restore database EaseWe from disk='H:\EaseWe.bak' with move 'Ease

数据库原理与安全复习笔记(未完待续)

1 概念 产生与发展:人工管理阶段 → \to → 文件系统阶段 → \to → 数据库系统阶段。 数据库系统特点:数据的管理者(DBMS);数据结构化;数据共享性高,冗余度低,易于扩充;数据独立性高。DBMS 对数据的控制功能:数据的安全性保护;数据的完整性检查;并发控制;数据库恢复。 数据库技术研究领域:数据库管理系统软件的研发;数据库设计;数据库理论。数据模型要素 数据结构:描述数据库

MySQL数据库(四):视图和索引

在数据库管理中,视图和索引是两种关键工具,它们各自发挥独特的作用以优化数据查询和管理。视图通过简化复杂查询、提高数据安全性和提供数据抽象,帮助用户轻松访问数据。而索引则通过加速查询、确保数据唯一性以及优化排序和分组操作,显著提升数据库性能。理解和合理运用这两者,对数据库系统的高效运行至关重要。 目录 一、视图概念(面试) 二、视图的作用(面试) 三、视图的创建和使用 3.1