Antidote SQL: Relaxed When Possible, Strict When Necessary
地理复制需要在低延迟、高可用性和强一致性之间进行权衡。虽然NoSQL数据库支持低延迟和高可用性，放松一致性，但最近的云数据库支持强一致性和易于编程，同时仍然提供高可扩展性。在本文中，我们提出了解毒剂SQL，一个数据库系统，允许应用程序开发人员放松SQL一致性时可能的。与NoSQL数据库不同，即使在宽松的一致性下，我们的方法也会强制执行主键码、外键和检查SQL约束，这足以保证许多应用程序的正确性。为此，我们定义了并发语义的SQL约束下放松一致性，并展示了如何有效地实现这种语义。对于需要严格的SQL一致性的应用程序，Antidote SQL提供了对这种语义的支持，但代价是需要在副本之间进行协调。
2019-02-10 cs.DB
ATCC: Adaptive Concurrency Control for Unforeseen Agentic Transactions
Northeastern University（东北大学）
本文提出ATCC，一种针对意外代理事务的自适应并发控制方法，通过动态调整乐观与悲观执行策略，显著提升事务吞吐量并降低尾部延迟。
2026-03-14 cs.DB
Polyjuice: High-Performance Transactions via Learned Concurrency Control
并发控制算法是内存数据库性能的关键决定因素。现有的算法被设计为对于某些工作负载很好地工作。例如，乐观并发控制（OCC）在低争用情况下优于两阶段锁定（2 PL），而在高争用情况下则相反。为了适应不同的工作负载，以前的工作混合或使用手动见解或简单的算法在几个已知的算法之间切换。我们提出了一个基于学习的框架，而不是明确优化并发控制通过离线训练，以最大限度地提高性能。我们的方法不是在少量已知算法中进行选择，而是在细粒度操作的“策略空间”中进行搜索，从而产生新的算法，该算法可以通过专门针对给定的工作负载来超越现有算法。我们基于我们的学习框架构建Polyjuice，并对几种现有算法进行评估。在TPC-C和TPC-E的不同配置下，Polyjuice可以获得比现有最佳算法高15%到56%的吞吐量。
2021-06-15 cs.DB
Aurora DSQL: Scalable, Multi-Region OLTP
Amazon Web Services（亚马逊云科技）
研究旨在设计多区域在线事务处理的无服务器SQL数据库极光DSQL。其核心方法是基于分解架构，分离相关服务，采用特定并发控制技术。主要贡献是可弹性扩展，能在故障时保证强一致性、ACID事务及持续可用性，还能降低跨区域延迟。
2026-07-17 cs.DB
High-Performance Concurrency Control Mechanisms for Main-Memory Databases
针对内存存储优化的数据库系统可以支持比当前系统高得多的事务速率。然而，目前使用的标准并发控制方法不能按比例缩放到这样的系统可实现的高事务速率。在本文中，我们介绍了两个有效的并发控制方法专门设计的主存数据库。两者都使用多版本控制来隔离只读事务和更新，但在如何确保原子性方面有所不同：一个是乐观的，一个是悲观的。为了避免代价高昂的上下文切换，事务在正常处理期间从不阻塞，但它们可能必须在提交之前等待，以确保正确的序列化顺序。我们还实现了单版本锁定的主存优化版本。实验结果表明，虽然单版本锁工作时，事务短，竞争低，性能下降，在更苛刻的条件下。多版本方案具有更高的开销，但对热点和长时间运行的事务的存在不太敏感。
2011-12-31 cs.DB
Oze: Decentralized Graph-based Concurrency Control for Long-running Update Transactions (Extended Version)
本文提出Oze，一种利用多版本串行化图进行去中心化调度的并发控制协议，能高效处理长期运行更新事务，在BoMB基准上吞吐量显著优于现有协议，并在TPC-C上表现相当。
2025-08-06 cs.DB
O$|$R$|$P$|$E -- A Data Semantics Driven Concurrency Control
提出数据语义驱动的 \PeFS 多机制并发控制，按 O/R/P/E 数据类别选择策略并运行时自适应，在高负载下显著降低响应时间并提升并发度。
2023-08-17 cs.DB
Lazy State Determination: More concurrency for contending linearizable transactions
事务系统中的并发控制算法限制并发以提供强语义，这导致在高争用下性能不佳。因此，许多事务系统避开强语义以实现可接受的性能。我们表明，通过利用与事务程序相关联的语义信息来增加并发性，可以在保持线性化的同时显着提高性能。为此，我们引入了懒惰的状态确定API，可以轻松地将应用程序事务的语义暴露给数据库，并提出了新的乐观和悲观的并发控制算法，利用这些信息来安全地增加并发争用的存在。我们的评估表明，我们的方法可以实现高达5倍以上的吞吐量与1.5c比标准技术在流行的TPC-C基准测试的延迟。
2020-07-19 cs.DB cs.DC cs.PF
Improving High Contention OLTP Performance via Transaction Scheduling
事务处理的研究在提高多核内存事务系统的性能方面取得了重大进展。然而，重点主要集中在低争用工作负载上。现代事务系统在工作负载上的性能很差，事务访问一些高度竞争的数据项。我们观察到，大多数事务性工作负载，包括那些具有高竞争性的工作负载，可以被划分为无数据冲突事务的集群和一小部分残差。在本文中，我们介绍了一个新的并发控制协议称为冲突，利用上述观察。Strife以批处理的方式执行事务，其中每个批处理被划分为无冲突事务的集群和一小组剩余事务。在没有任何并发控制的情况下并行地执行无冲突集群，随后串行地或在具有并发控制的情况下执行剩余集群。我们提出了一个低开销的算法，一批事务划分成簇，没有跨簇冲突和一个小的残留集群。我们评估冲突对乐观的并发控制协议和两阶段锁定的几个变种，后者是已知的高竞争下比其他并发协议执行得更好，并表明冲突可以提高事务吞吐量高达2倍。我们还进行了深入的微观基准分析，以经验为特征的性能和质量，我们的聚类算法
2018-10-03 cs.DB
Multiversion Concurrency Control for Multiversion B-Trees
University of Marburg（马尔堡大学）；Aalto University（阿尔托大学）
提出cMVBT，通过乐观锁存和无锁范围扫描实现高效并发控制，同时保持原MVBT的最优性保证，性能优于基于版本链的方法。
2026-06-08 cs.DB cs.DS
Releasing Locks As Early As You Can: Reducing Contention of Hotspots by Violating Two-Phase Locking (Extended Version)
热点是由大量事务频繁读取/写入的一小组元组，它会在并发控制协议中引起争用。虽然热点可能只占事务执行时间的一小部分，但传统的严格两阶段锁定允许事务仅在事务完成后才释放锁，这使得大量并行性未被利用。理想情况下，并发控制协议仅在热点期间而不是在事务期间串行化事务。我们观察到，利用这种并行性需要违反两阶段锁定。在本文中，我们提出了竹，一个新的并发控制协议，可以通过修改传统的两阶段锁定，使这种并行性，同时保持相同的保证的正确性。我们彻底分析了读取未提交数据时级联中止的影响，并讨论了可以应用于进一步提高性能的优化。我们对TPC-C的评估显示，与最好的悲观和乐观基线协议相比，性能提高了4倍。在包含单个热点的合成工作负载上，Bamboo的速度比基线提高了19倍。
2021-03-17 cs.DB
An Analysis of Concurrency Control Protocols for In-Memory Databases with CCBench (Extended Version)
本文介绍了另一个并发控制分析平台CCBench。CCBench支持七种协议（Silo、TicToc、MOCC、Cicada、SI、带无锁存SSN的SI、2PL）和七种通用优化方法，并支持七种工作负载参数的配置。我们使用各种工作负载参数和线程数224分析了协议和优化方法。以前的研究集中在线程可伸缩性，并没有探索这里分析的空间。我们根据三个性能因素对优化方法进行了分类：CPU缓存，冲突延迟和版本生命周期。使用CCBench和224个线程进行分析，产生了六个见解。(I1)乐观并发控制协议在只读工作负载中的性能会随着基数的增加而迅速下降，即使没有L3缓存未命中。(I2)通过使用不可见的读取优化，Silo可以在某些写密集型工作负载上优于TicToc。(I3)处理冲突的两种方法（等待和不等待）的有效性取决于情况。(I4)如果发生并发事务中断，OCC将读取同一条记录两次或更多次，这可以提高性能。(I5)混合使用不同的实现不适合进行深入分析。(I6)如果工作负载中混入了单个长事务，即使是最先进的垃圾回收方法也无法提高多版本协议的性能。在I4的基础上，我们定义了读阶段扩展优化，其中在读阶段中添加人工延迟。在I6的基础上，我们定义了积极的垃圾回收优化，其中甚至收集可见的版本。CCBench的代码和本文中的所有数据都可以在GitHub上在线获得。
2021-08-18 cs.DB
GeoGauss: Strongly Consistent and Light-Coordinated OLTP for Geo-Replicated SQL Database
Northeastern University（东北大学）；Huawei Technology Co., Ltd（华为技术有限公司）；Tsinghua University（清华大学）
本文提出GeoGauss，一种全复制多主架构的OLTP数据库，通过多主OCC机制实现高效数据合并与并发处理，提供强一致性与轻量协调协议，实验显示其在TPC-C基准测试中吞吐量和延迟均优于CockroachDB。
2023-04-19 cs.DB
Concurrency Protocol Aiming at High Performance of Execution and Replay for Smart Contracts
虽然可编程智能合约的出现使得区块链系统可以轻松地涵盖更广泛的行业领域，但如何高效地执行智能合约成为当今的一大挑战。由于Byzantine节点的存在，智能合约的执行机制与数据库系统中的执行机制有很大的不同，使得现有成功的并发控制协议不能直接应用于数据库系统中。此外，尽管智能合约执行遵循两阶段风格，即矿工节点在第一阶段执行一批智能合约，验证者在第二阶段重放它们，但现有的并行解决方案只关注第一阶段的优化，而不包括第二阶段。在本文中，我们提出了一个新的有效的并发控制计划，这是第一个做优化的两个阶段。具体来说，（i）在第一阶段，我们给出了一个基于{ \em队列}特性的OCC（乐观并发控制）协议的变体，以提高矿工的并发执行效率，并为验证器生成具有高并行度的调度日志。此外，设计了一种图划分算法，将原始调度日志划分为小块，进一步降低通信成本;（ii）在第二阶段，我们给出了一个确定性OCC协议，可以在多核验证器上有效地重放所有智能合约，其中所有核都可以独立重放智能合约。理论分析和大量的实验结果表明，该方案优于国家的最先进的解决方案显着。
2019-05-17 cs.DB cs.DC
SpotIt: Evaluating Text-to-SQL Evaluation with Formal Verification
Amherst College（阿姆赫斯特学院）；Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学）；VMware Research by Broadcom（VMware由Broadcom进行的研究）
SpotIt通过形式验证评估文本到SQL系统，发现基于测试的方法无法区分生成查询与地面真相的差异。
2026-03-04 cs.AI cs.DB cs.FL
GPU-Accelerated OLTP: An In-Depth Analysis of Concurrency Control Schemes
Tsinghua University（清华大学）；HKUST (GZ)（香港科技大学（广州））
本文提出首个GPU并发控制测试床gCCTB，评估六种面向CPU和两种专为GPU设计的并发控制方案，发现GPU优化方案并非始终优于CPU方案，且乐观并发控制在GPU上表现最佳。
2026-05-25 cs.DB cs.DC
Highly Available Queue-oriented Speculative Transaction Processing
近年来，确定性数据库系统越来越受到数据库研究界的关注。尽管它们当前的局限性，但是分布式确定性事务处理系统的最近提议展示了相对于使用传统事务处理技术的系统的显著改进（例如，两阶段锁定或具有两阶段提交的乐观并发控制）。但是，在确定性分布式事务处理系统中保证高可用性的问题受到研究界的关注较少，这方面也没有得到很好的分析和评价。本文提出了一个通用的框架来模拟确定性事务处理系统中的复制过程，并用它来研究三种情况。我们设计并实现了QR-Store，一个面向服务器的复制事务处理系统，并在YCSB的事务版本的基础上对它进行了广泛的评估。我们的原型实现QR-Store可以在200毫秒内实现每秒190万个复制事务的吞吐量，与非复制配置相比，复制开销为8%-25%。
2021-07-23 cs.DB
A Transactional Perspective on Execute-order-validate Blockchains
智能合约使区块链系统能够从简单的加密货币平台（如比特币）发展到一般的交易系统（如以太坊）。为了满足新兴的业务需求，Hyperledger Fabric中提出了一种名为execute-order-validate的新架构，以支持并行交易并提高区块链的吞吐量。但是，这种新的体系结构在序列化事务时可能会导致许多无效事务。这个问题被进一步夸大了，因为区块形成率由于数据处理之外的其他因素而固有地受到限制，例如密码学和共识。在这项工作中，我们提出了一种新的方法来增强执行顺序验证架构，通过减少无效交易来提高区块链的吞吐量。我们的方法的灵感来自现代数据库系统中最先进的乐观并发控制技术。与现有的采用数据库的预防方法（可能会中止可序列化的事务）的区块链相比，我们的方法在理论上更细粒度。具体地说，在排序之前中止不可序列化的事务，并且保证剩余的事务是可序列化的。为了进行评估，我们分别在两个区块链上实现了我们的方法，Hyperledger Fabric上的FabricSharp和FastFabric上的FastFabricSharp。我们比较了FabricSharp与vanilla Fabric和三个相关系统的性能，其中两个系统分别采用一种标准的和一种最先进的数据库并发控制技术来实现。结果表明，FabricSharp实现了25%的吞吐量相比，其他系统在几乎所有的实验方案。此外，FastFabricSharp…
2020-03-23 cs.DB cs.DC cs.PF
Odysseus/DFS: Integration of DBMS and Distributed File System for Transaction Processing of Big Data
关系数据库管理系统（RDBMS）由于支持O/S文件系统中不存在的SQL、模式、索引和事务等各种高级功能而得到广泛使用。但是，最近大数据技术的出现促进了牺牲DBMS功能以有效管理大规模数据的新系统的开发。这些所谓的NoSQL系统使用分布式文件系统，支持可伸缩性和可靠性。它们通过将数据存储到大量低成本商品硬件中来支持系统的可扩展性，并通过将数据存储在副本中来支持可靠性。然而，它们有一个缺点，即它们不能充分支持高级DBMS功能。在本文中，我们提出了一个体系结构的DBMS，使用DFS作为存储。通过这种新的体系结构，DBMS能够支持DFS的可扩展性和可靠性以及DBMS的高级功能。因此，DBMS可以利用DFS提供的几乎无限的存储空间，使其适用于大数据分析。作为DBMS体系结构的一部分，我们提出了Meta DFS文件的概念，它允许DBMS使用DFS作为存储，以及一个有效的事务管理方法，包括恢复和并发控制。我们在Odysseus/DFS中实现了这种体系结构，Odysseus关系数据库管理系统的集成，已经在KAIST开发了24年多，与DFS。我们对事务处理的实验表明，由于Odysseus/DFS的高级功能，它优于Hbase，这是一个代表性的开源NoSQL系统。我们还表明，与具有本地存储的RDBMS相比，Odysseus/DFS的性能相当或略有下降，表明Odysseus/DFS通过使用DFS作为存储来…
2014-06-02 cs.DB
