对象代理数据库：大数据时代下的应需之作

【技能】本文按照彭智勇先生于第九届中国数据库技能大会(DTCC 2018)的现场演讲《支持海量伟大数据打点的工具署理数据库体系TOTEM》内容清算而成。

讲师先容：

彭智勇 武汉大学计较机学院传授、博士生导师， 国务院软件工程学科评议构成员，中国计较机学会会士、数据库专业委员会副主任、大数据专家委员会成员。1985年获武汉大学理学学士，1988年获国防科技大学工学硕士，1995年获日本京都大学工学博士，2003年武汉大学计较机科学与技能博士后活动站出站。1995－1997年在日本京都高度技能研究所事变，研究员。1997－2000年在美国惠普公司的研究所事变，研究员。提出了面向伟大数据打点的工具署理模子，颁发在数据库国际顶级集会会议IEEE ICDE和势力巨子期刊IEEE TKDE上；说明白开源数据库PostgreSQL源代码，出书了《PostgreSQL数据库内核说明》；研制了工具署理数据库打点体系TOTEM，到达国际先历程度，得到了教诲部科技前进二等奖。首要从事数据库、大数据打点与说明、可信云数据处事等方面的研究。 

分享提要：

1、工具署理模子

2、伟大数据打点

3、专利数据说明

演讲内容：

 各人好，我是武汉大学彭智勇，很是兴奋可以或许来到这里做一次分享。由于来自学术界，以是本日的陈诉气魄威风凛凛也许跟前面的陈诉有点纷歧样，其它我讲的故事也许跟前面的也纷歧样，但愿各人喜好！

一、工具署理模子的引入

我们为什么会提出一个新的模子？来看看传统数据库所面对的一些挑衅。最早的数据模子，我们知道先是条理数据模子，其后有收集数据模子。当小型机降生了往后，为相关数据模子提供了一个机会，一向用到此刻，各人都很是喜好。 这样一个模子长短常得当于简朴的布局化数据建模的，出格对银行记账数据长短常有用的。但它有一个缺陷，不能表达伟大的语义相关。在学术界一向在想找到一个模子来替代相关模子，把数据的语义副黄?达得越发清晰。

其后在上世纪90年月人们提出了面向工具数据模子，面向工具头脑在措施计划规模很是乐成，而数据库界也以为，面向工具莫非不是一个很好的选择吗？其时就提出了面向工具的数据模子。其时的应用场景是PC机、出格是苹果性可以或许处理赏罚多媒体数据。那么，这些多媒体数据怎么样举办打点呢？各人提出用面向工具数据模子来建模。差异的媒体，用差异的工具，差异的工具，就有差异的要领来处理赏罚。以是它可以或许得当伟大数据的建模。可是它有一个致命的瑕玷，就是机动性很差。以是90年月谁人时辰有大批的面向工具数据库走向市场，但最终没有被市场接管。

今朝的场景是什么呢？各人照旧离不开相关数据库，但又必要面向工具数据模子去打点伟大数据，以是提出了一个折中的方案，就是在相关数据库内里引入工具模子，称之为工具相关模子。这也是2014年图灵奖得到者MIT传授Michael Stonebraker所建议的。

工具相关模子有什么题目？ 我们知道，假如说在一个数据库内里支撑两个模子，那么数据就难以同一建模。简朴的数据用相关，伟大的数据用工具， 两套模子就要用两套机制，这两套机制就要彼此和谐，一和谐就带来了服从上的低落。其它，体系中有两套机制，就变得很是的痴肥复杂，使得我们的数据库此刻难以打点今朝的大数据。 大数据80%以上长短布局化数据，以是人们偶然会这样来界说大数据：大数据就是数据库打点不了的数据。这也就是当前数据库难以支撑大数据打点的缘故起因之一。

我其时研究面向工具数据库时也在想， 相关数据库为什么机动性那么好？

由于它把数据界说成表，然后有相关代数举办操纵，大的表可以分成小表，小的表又可以合成大表。表通过相关代数操纵计较，就能算出人们想要的表，那么差异的人按照差异的必要就可以通过相关代数运算计较出差异的表。这样一来，数据共享就变得很是的利便。

面向工具为什么不能这样做？它把数据和操纵封装成了工具。工具有一个独一的标识符，工具是难以支解和重组的。就像我们人一样，人不能像孙悟空举办两全变革。以是我想，实际糊口中人怎样才气举办两全和重组呢？功效发明是署理在施展浸染。

当一个校长不能同时介入两个会的时辰，就要派副校长。以是一个校长下面必定会有几个副校长来起到两全的浸染。其它一个我们开人代会的时辰，不行能世界人民都到人民大礼堂，我们就要选代表，代表也就是署理。以是署理在实际糊口中把人举办间接的支解和重组。假如我们把署理这个观念引入到工具傍边去， 有了署理工具的话，我们工具就可以间接的支解和重组，从而可以或许做到既像相关数据模子这样机动性好，又像面向工具数据模子那样拥有示意伟大语义的手段。

我们有没有也许做一个与工具相关数据库差异的新体系？

我提出了这样一个模子， 工具署理模子 ，现实表达了这样几个观念：第一，任何客观实体可以暗示为工具，一个工具可以有多个署理工具，多个工具可以共享一个署理工具。署理工具还可以有本身的署理工具，形成一种收集布局。第二，署理工具担任工具的属性和要领，具有独自的标识符、属性和要领。第三，担任通过切换操纵来实现，它可以改变工具的属性和要领。第四个是署理工具和工具之间有双向指针。第五，工具更新迁徙担保工具署理束缚相关。

谈完这些观念往后，我们讲，数据库内里很重要的就是要建模，建模就要界说它的模式，工具的模式就由类来界说。那么，署理工具的模式就用署理类来界说。我们可以界说三种范例的署理工具：一个是单个工具的署理工具，一个工具可以界说多少个署理工具。尚有是一组工具上的署理工具，这一组的工具也许来自于差异的类，它们组合在一路，发生一个署理工具。尚有一种是一群工具的署理工具，它的个数是不受限的。署理工具都有束缚前提。譬喻，针对单个工具的署理工具，我们可以界说选择束缚前提，针对一组工具的署理工具，我们可以界说组合束缚前提，针对一群工具的署理工具，我们可以界说分组束缚前提。

署理工具的属性包罗两类，一类是追加的属性，一类是担任的属性。它的要领也分为两类，一类是追加的要领，一类是担任的要领。属性的担任和要领的担任用切换操纵来界说。当一个动静发送到署理工具，署理工具会把这个动静切换给它的源工具，源工具挪用响应要领执行获得功效并返回给署理工具，署理工具将功效切换给动静发送者。在切换进程中，可以改变属性和要领的名字以及数据值的范例，从而使工具可以以差异方法泛起给用户。

工具署理模子提供工具署理代数操纵，用来界说署理类，示意差异的语义相关。通过工具署理代数，我们可以在类上导出署理类，导出差异的署理类来示意差异的语义相关，导出差异的署理类来满意差异用户的必要。像相关数据库内里的表，通过相关代数运算，可以计较出用户所想要那种表，到达同样的结果。工具署理模子的同等性维护是通过更新迁徙来实现的，这现实上就说当我们增进一个工具的时辰，我们也许会要给它增进一个署理工具，当我们删除一个工具的时辰，我们要把他的署理工具都要删除。当我们修改一个工具的时辰，我们也许会删除它的一部门署理工具和增进一部门署理工具。

我们计划了一种说话来让用户来界说署理类，这个说话完全按SQL气魄威风凛凛来计划的。以下是几个例子：

工具署理模子在数据库顶级学术集会会议ICDE1995和势力巨子期刊TKDE2015颁发后，获得来自德、美、日等多国粹者引用。在国度863数据库重大专项的支持下，我们基于工具署理模子，研制了工具署理数据库体系TOTEM，得到了教诲部高档学校科技前进二等奖。

二、怎样实现伟大数据的打点

我们这个数据库有哪些出格的成果？起首，是优柔工具的打点成果，可觉得工具建设差异的视图，视图上应承有追加的属性，并且既有虚的又有实的。第二个成果是工具动态分类成果，工具跟着状态的改变可以分属到差异的类，这在原本是很难做到的。第三个成果是跨类查询成果，跨类查询成果为什么能实现？由于工具和署理工具之间有双向指针，沿着这个指针按照它的语义相关，就能举办导航式的查询。这种查询可以或许支持关联计较，以是这个成果对后头的数据说明很是有用。这些成果我们都申请了国度发现专利的。

我们其后又开始了一个研究事变，首要针对伟大数据打点。 我们知道，工具署理数据库较量得当于伟大数据打点，以是我们对伟大数据打点做了进一步的研究。其时我们是想做一个支持技能创新的海量伟大数据打点基本研究。这个事变获得了国度天然科学基金重点项目标支持。这个事变的须要性是什么？我想在数据库技能大会场所，各人必定是较量承认的。第一个我们知道企业都在搞技能创新，它的源泉是科学创新，然后它的目标是产物创新。在整个创新勾当进程中，我们会涉及到海量的数据，像科学数据、科技文献和计划文档。怎么能把这些数据有用地打点起来、操作起来？这就是我们研究的配景。

我们的目标是什么呢？第一个，对当局决定部分，出格是科研立项可以或许提供支撑，通过说明这样一些数据，可以或许拟定科技成长计谋，确定攻关规模。第二个为科研事变者掌握科技成长脉络，确定科技前沿，找到研究题目提供辅佐。第三个是辅佐企业跟踪偕行的成长，保持技能领先，对一些将来的技能风险举办猜测，提供支持。

这个事变所面对的挑衅是“很是伟大”，由于我们的要害词就是伟大。起首第一个，数据关联很是伟大，由于我们涉及的这些数据存在着很是伟大的语义相关。第二个数据处理赏罚很是伟大，伟大关联计较可以或许举办技能热门说明、引证说明和风险说明，在海量数据情形下其算法伟大性很是高。第三个，所说明的功效怎么让人们领略，即数据展示伟大，支持技能创新处事可以或许显现常识内涵接洽和技能成长趋势，其伟大揭示情势必要可视化。

以是我们归纳出这三大科学题目， 第一个是怎样使海量伟大关联可打点。第二个是怎样使海量伟大关联可计较。第三个是怎样使海量伟大关联说明的功效可领略。我们研究要到达这样一个结果。

我们的研究方针是，针对科学数据、科技文献和计划文档等海量伟大数据，研究分层打点系统架构，实现基本数据集群化打点、语义数据集约化打点、用户数据本性化打点，并通过伟大关联可计较方面研究，可以或许以可视化方法为当局部分、科技职员和企业单元提供技能热门说明、引证说明、预警说明等技能创新处事。

下图是我们的技能方案：

个中异常重要的是我们基于数据库可以或许为用户提供本性化的数据空间。数据空间是什么观念？我们知道不行能每小我私纪庋全部网上数据都得到，也没有须要，用户必要把本身感乐趣的数据网络起来，凭证本身的方法举办组织。数据空间就是起这个浸染。 

为什么我们的工具署理数据库在这样一个三层系统架构中可以或许施展很是重要的浸染？起首，我们建设数据空间，内里保存的是署理工具，署理工具与其源工具民众的部门是担任过来的，不会一再存，这样会镌汰数据的冗余。第二个就是说在数据空间内里，用户可以追加本性化的数据。第三个方面，工具署理数据库有一个自动分类的成果，当新的数据来时，城市自动地分发到数据空间内里，使得数据空间里的数据一向保持着较量高的奇怪性。

有这样一个三层系统架构，我们也带来一个新的题目，数据库内里的空间是有限的，存的数据必然要切实用户的需求，同时也要把基本数据傍边相干的数据都可以或许网络起来，既全又能反应本性化的需求，以是它要求一种按需打点的方法，必要动态维护数据在三层中的同等性。

三、专利数据的特征与说明

最后一个主题讲专利。专利数据打点与说明体系也就是凭证这样一个别系架构来实现的。起首有一个专利下载与打点器材，也就是数据获取层。通过漫衍式的方法，通过搜刮引擎，按照用户的需求从网上去爬取全部的专利，然后，由于专利数据内里大量的是文本数据，我们用全文索引对数据库做一个加强，然后在数据库上面按工具署理模子建设本性化数据空间。

按这样一种方法来提供专利处事，能到达一些什么结果？起首第一个，用户可以按照本身的必要建设本性化的专利空间，好比说要开拓某项技能，就可以按照技能的要求去汇集相干的专利放在专利空间内里，对其举办说明，说明的功效可以作为本性化的数据放到专利空间内里。第二个，我们数据库有一个自动分类成果，当新的专利授权的时辰，它顿时就可以反应到用户的本性化数据空间内里，这样就担保了他所网络的专利很全，现实上专利检索最重要的特点是必然要全、不能漏，漏了之后就很贫困。第三个，跨类查询的成果可以或许到达分享对专利说明的功效，好比说我对专利有说明功效，通过双向指针，我就可以知作别人对同样专利的说明功效，然后举办一个总结，就能群策群力，更好地操作专利。这就是操作我们数据库结构的一个专利检索和说明体系。 

我们可以或许提供哪些说明呢？起首是量化说明，我们通过数目相关可以或许知道所给定企业所具有的技能气力奈何？它的技能及漫衍环境怎么样？企业拥有的焦点技强职员首要有哪些？还一个就是可以或许举办竞争企业在沟通规模内里的气力的比拟。

我们最近做了一个事变，我认为较量故意思， 通过关联计较可以或许获得一些更有代价的说明功效 。起首第一个就是专利代价的评估，由于我们知道许多企业开拓一个产物，要行使某项技能时，假如这项技能是受专利掩护的，并且也许有多项专利，就想知道哪个专利的代价更高。就像我们要读论文，要知道哪篇论文最值得去读。我们知道鉴别一个网页和论文的代价的话，是通过它的引用相关，在英文专利傍边都有引用相关，但中文专利是没有引用相关的。可是我们怎么样去发明它的隐藏引用相关，通过隐藏引用相关来对专利代价举办排序？我们按这样的一种方法界说隐藏的引用相关，我们知道专利是由受时刻限定的，差异授权的时刻有前有后，那么后头的专利假如跟前面的专利的内容很相似，这隐藏地表白后头一个专利在某种水平上引用了前面的专利，并且相似度越高，引用的强度就越大。第二个就是说专利的代价跟时刻有关，专利越老了，越不值钱。按照这样一些身分，我们结构了一个专利隐藏引用相关，按照这样一个引用相关。 我们通过一些公式可以算出哪些专利的代价高，哪些专利的代价低。

关于专利我们还体谅的一个特点，新奇性。 由于我们出产一个产物的时辰，但愿这个产物较量“酷”。你回收的技能越新奇，你的产物就越酷。我们对同样的这样一些专利，能不能按照它的新奇度举办排序，同样颠末关联计较，也能到达这样一个目标。我们按照新的产物和早年产物之间的相似度来确定它的新奇度。当一个新产物宣布了，假如这个新产物与之前产物很相似，那么之前产物还长短常新奇。按照这样一种思量，我们以为一个专利的新奇度跟之后授权的相干专利相似度有关，通过相似度计较可以成立关联相关，又通过这种关联相关的计较，我们就可以或许算出哪些专利较量新奇。

有些技能靠买专利买不到，就要本身开拓。而本身开拓的时辰是有风险的，好比说某些企业跟华为比，华为有很强的气力。假如华为在开拓技能，它会很快把技能开拓出来，申请专利，在你还没开拓出来的时辰已经授权了，你还得费钱去买专利。以是你要开拓一个技能的时辰，你要说明你的竞争敌手在哪些方面会开拓一些新的技能，就是对将来开拓技能的主题举办猜测。怎么能算得出来？同样可以按照关联相关计较出来。

这首要跟什么身分有关？ 一方面，跟专利权人之间的关联相关有关，与企业在哪些主题上，在哪些规模气力强弱有关，其它跟主题之间的关联相关也有关。 我们就把这样一些关联相关结构成一个异构的收集，按照异构的收集，我们就可以算出将来你所说明的企业在将来会在哪些技能方面举办投入。着实说明功效的公道性表明起来也很是轻易，为什么？一个企业假如在某项技能在某些规模气力很强，它很有也许在这个规模内里继承来举办技能开拓，假如说有一个规模跟它很强的规模很相干，它很也许会做那些相干度很强的技能开拓。假如说它的相助者在从事某项技能，那么它很有也许会从事相助者较量靠近的技能开拓。尚有一个主题之间相干性，好比说我们此刻搞数据库的，那么常识图谱跟我们数据库主题关联较量强，那么我们很也许下一步就会去研究常识图谱。那么通过这种关联相关的计较，我们就可以猜测所想说明的企业在将来会开拓什么样的技能。 假如嗣魅这个企业在这方面很强，我们只管回避，我们就要去找可以或许跟它的技能形成互补的规模，这样可以或许到达彼此相助，配合成长目标。

四、讲在最后

总结一下， 数据库在AI期间更多的是要存眷语义相关，要更好的可以或许示意语义相关，要可以或许基于这些语义相关，操作今朝强盛的计较手段，算出一些我们未知的语义关联相关，给我们提供更有代价的辅佐。 这就是我跟各人分享的主题。

其它我还多说一句话。由于我是中国计较机学会数据库专委会副主任，认真与企业的交换并促进财富化这方面的事变。我们有个数据库学术年会，与DTCC数据库技能大会构建了一个交换的平台，每年约请财富界的人士到我们学术界去做主题分享，而DTCC技能大会也请我们学术界的先生也来做分享，我就是借这个机遇来给各人做分享的。

我们做学术研究最大的代价就在于成就可以或许落地，可以或许在财富界用起来、可以或许发生社会代价，而不是仅仅一些论文，这是我们的最大成绩感。其它我们对财富界有很大的等候。由于财富界的题目，才是我们最值得研究的题目。

以是接待各人假若有好的一些设法和洽的一些题目，必要跟学术界相助， 可以通过DTCC技能大会平台，提出申请，由技能大会向我们学术大会举办保举。但愿我们桥梁越发流畅，可以或许举办常常性的交换，使得我们的财富界和学术界获得配合的成长，感谢各人。

关于DTCC

第九届中国数据库大会以“数领先机警赢将来”为主题，设定2大主会场及22个技能专场，约请来自海表里互联网、金融、教诲等行业百余位技能专家，配合切磋Oracle、MySQL、NoSQL、大数据、呆板进修、区块链、数据可视化等规模的前瞻性热门话题与技能。

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