清华大学数据库,创新技术引领未来

1. 清华大学图书馆数据库导航： 清华大学图书馆的数据库导航页面提供了多种资源的远程访问和详细使用方法。用户可以根据需求选择合适的数据库进行检索和使用。该平台涵盖了全球40多个交易所的实时行情、中国及全球40多个国家和地区的宏观数据、超过100,000家公司和基金产品的深度数据等。

2. 古籍数据库： 清华大学图书馆收藏了大量的古籍善本，其中包括《中国古籍善本书目》收录的1,885种古籍和425种孤本。此外，还提供了《大明实录》全文检索系统等数字化产品。

3. 学位论文服务系统： 清华大学学位论文服务系统收录了1981年以来的博硕士学位论文和2017年以来的本科生优秀毕业论文。学位论文文摘索引面向全网域开放服务，但论文全文仅对校内师生提供服务。

4. 电子期刊导航： 清华大学图书馆提供了电子期刊导航服务，用户可以通过该系统访问各种学术期刊的全文和摘要。

5. 数据库课程： 清华大学还开设了数据库管理系统课程，介绍数据库的基本原理和构建方法。课程内容包括数据库存储引擎、事务机制、并发控制、故障恢复、优化器、执行器等。

6. 数据库内核课程实验框架： 清华大学数据库内核课程的实验框架HuaDB提供了详细的实验说明和课程资料，课程于每年春季学期进行。

通过这些资源，清华大学师生可以方便地获取所需的学术资料和研究工具。如果你有具体的需求或问题，可以访问相关链接获取更多信息。

清华大学数据库研究进展：创新技术引领未来

随着信息技术的飞速发展，数据库作为数据管理的基础设施，其研究与应用日益受到重视。清华大学作为我国顶尖的学府，在数据库领域的研究成果丰硕，为我国数据库技术的发展做出了重要贡献。本文将介绍清华大学在数据库领域的最新研究进展，探讨其创新技术如何引领未来。

一、时序数据库：IoT时代的数据库解决方案

随着物联网（IoT）的快速发展，时序数据成为海量数据的重要组成部分。清华大学大数据系统软件团队研发的Apache IoTDB时序数据库，为物联网大数据平台提供了高效的数据存储、查询和分析服务。Apache IoTDB具有以下特点：

高通量读写：支持数百万个低功耗和智能联网设备的高速写访问以及高速的数据读取访问。

高效的目录结构：可以针对时间序列数据的复杂目录，使用模糊搜索策略有效地组织来自物联网设备的复杂数据结构。

丰富的查询语义：支持跨设备和传感器的时间序列数据的时间对齐。

二、向量数据库：非结构化数据处理的利器

在VectorSearch大模型等场景下，需要越来越多的非结构化数据。清华大学数据库团队针对这一需求，开展了向量数据库（VDBMS）的研究。本文将介绍VDBMS搭建过程中最重要的五个问题：

模糊的搜索标准：向量查询依赖于难以准确捕捉的模糊语义相似性概念。

更多代价的计算：相似性比较通常需要O(D)时间，其中D是向量维度。

内存消耗大：向量搜索需要完整的特征向量，有时甚至跨越多个数据页。

缺乏结构：矢量没有明显的排序顺序，也不是顺序性的，因此很难设计出既准确又高效的索引。

与属性不兼容：对多个属性进行向量查询时，如何保证查询结果的准确性。

三、磐维数据库一体机：国产数据库新征程

近日，在2024年中国移动全球合作伙伴大会上，中国移动重磅推出基于openGauss的磐维数据库一体机。该产品是基于中国移动自研磐维数据库和鲲鹏硬件等设备打造的软硬一体化数据库产品，旨在帮助企业简化数据管理和提升数据处理效率。磐维数据库一体机具有以下特点：

多种配置组合选择：满足不同场景需求，包括高性价比方案和高性能方案。

卓越的性能：基于主备架构、存算一体的数据库一体机，面向小数据量（

便捷的管理能力：基于共享资源池、读写分离方案的数据库一体机，面向大数据量（>25TB）的高负荷场景。

清华大学在数据库领域的研究成果为我国数据库技术的发展提供了有力支持。从时序数据库、向量数据库到磐维数据库一体机，清华大学不断创新，为我国数据库产业的未来发展奠定了坚实基础。未来，清华大学将继续致力于数据库领域的研究，为我国数据库产业的繁荣做出更大贡献。