腾讯 9 篇论文入选数据库顶会 VLDB 2025，前沿研究服务亿级业务场景

9 月 9 日消息，在第 51 届国际数据库顶会 VLDB 2025 上，腾讯共有 9 篇技术论文成功入选，研究方向涵盖分布式事务调度、混合并发控制、OLTP 负载压缩、时序图计算、NL2SQL 等多个前沿领域。相关成果已在微信、腾讯广告等亿级业务中落地，为全球企业提供高性能、可扩展的数据基础设施。

这些突破得益于腾讯与中国人民大学、华中科技大学、复旦大学等高校的深度产学研合作。

在分布式事务调度方面，腾讯与中国人民大学联合发表的论文，提出跨隔离级别的事务调度框架 TxnSail。该方案通过深度权衡模型动态选择最优隔离级别，实现读已提交事务的可串行化调度。在微信支付场景中，事务吞吐量相比 PostgreSQL 串行化隔离级别提升 4.8 倍，错误率降至 0.3%。

腾讯-人大协同创新实验室成员庄琪钰在 VLDB2025 上做主题分享

在数据库参数调优领域，腾讯与华中科技大学合作提出的"SCompression"技术，通过时间切片与聚类采样压缩数据库负载，使调优速度提升 40 倍以上，性能偏差低于 5%。该成果可与现有调优工具兼容，帮助企业大幅降低数据库调优的时间与资源成本，加速“自动参数调优”走向商用。

在并发控制方向，腾讯与中国人民大学联合发表的论文，提出了混合引擎 HDCC。该方案结合了确定性算法 Calvin 的稳定性和非确定性算法 OCC 的灵活性，通过创新的“锁共享”和“双日志”机制保证事务一致性，并能根据不同事务特征自动选择最优执行方式。在 TPC-C 测试中，HDCC 的吞吐量比现有混合方案提升 3.1 倍，尤其适用于电商“秒杀”等极端高并发场景。

除此之外，腾讯与复旦大学合作的的 SQL 修正框架 REDSQL 入选本届 VLDB。该技术针对大语言模型在 NL2SQL 任务中的易错问题，提出可即插即用的修正机制。在权威基准 BIRD 测试中，REDSQL 使主流 NL2SQL 方法的准确率平均提升 18%以上，部分模型突破至 66.2%，刷新历史纪录。该框架无需重新训练模型，可直接接入企业 AI 系统，适用于数据门户和 BI 工具，并保障查询安全与合规性。

今年以来，腾讯还有多篇论文入选 SIGMOD、ICDE 等国际顶级数据库会议，涵盖事务处理、查询优化、智能运维等方向。目前，部分核心成果已集成至腾讯云数据库 TDSQL 及大数据产品矩阵，广泛应用于金融、政务、电商等数十个行业，推动全球数据基础设施的持续演进。