ダファベット 入金不要数据工程与知识工程实验室团队论文被ICDE接收

近日，ダファベット 入金不要数据工程与知识工程教育部重点实验室团队论文TS-Benchmark: A Benchmark for Time Series Databases被数据库领域国际顶级会议ICDE 2021录用，充分表现出ダファベット 入金不要师生在国际顶尖技术领域的科研能力。

论文摘要

时间序列数据广泛用于供应链，金融数据分析和智能制造等场景中。现已存在大量的时间序列数据库系统来管理和查询大规模时间序列数据。我们注意到，现有的面向时间序列数据库的基准测试集中在复杂分析的工作负载上，例如模式匹配和趋势预测，其性能可能会受到数据分析算法的高度影响，而不是后端的数据库。但是，在时间序列数据库的许多实际应用中，人们对性能指标（例如数据注入吞吐量和查询处理时间）更感兴趣。仍然需要一个基准来广泛比较此类指标下时间序列数据库的性能。论文提出了TS-Benchmark，该基准主要适用于风力发电场景下的设备监控方案。提出了一种基于DCGAN的数据生成模型，用于从一些实时序列数据中生成大量时间序列数据。工作负载分为三类：数据加载（分批），流数据注入和历史数据访问（用于典型查询）。论文使用TS-Benchmark测试并比较四个代表性的时间序列数据库：InfluxDB，TimescaleDB，Druid和OpenTSDB，并对测试结果展示和分析。

主要作者简介

郝元哲，ダファベット 入金不要2018级直博生，计算机应用技术专业

陈跃国：教授，博士生导师，数据工程与知识工程教育部重点实验室副主任，中国人民大学大型科学仪器共享平台副主任，中国计算机学会数据库专家委员会秘书长。拥有清华大学学士学位和硕士学位，新加坡国立大学博士学位，微软亚洲研究院铸星计划访问学者，UIUC高级研究学者。从事大数据可视化分析、制造大数据评测基准、金融量化分析等方面研究工作。在SIGMOD，VLDB，ICDE等高水平学术期刊和会议上发表论文40余篇。承担国家级重点研发计划课题和自然科学基金重点项目。曾获教育部科技进步一等奖。