VLDB（Very Large Data Base）会议是全球享有盛誉的顶级数据领域的学术会议，创办至今已经43年。
嗯，很形象
今年的会议在德国慕尼黑工业大学（TUM）举办，1000多人注册参会。记录下打酱油的几点体会备查:
（1）硬件如何改变数据库? 大会keynote#1主题是硬件变革给数据库带来的机遇。 芯片、存储和网络都在变，原有经典db的设计假设已经时移世易，德国在软硬一体化设计方面很强，比如SAP HANA。SAP&德累斯顿大学提交了多篇如何在数据库中使用NVRAM的文章。
硬件如何改变数据库?
（2）下一代数据平台是什么？大会keynote#2 芝加哥大学的Franklin讲spark的历程和展望。MapReduce当时刚提出的时候被数据届元老们批评是巨大的倒退。从Hadoop到Spark，四五年时间吸收了数据库届三十年积累的诸多经典技术，在性能、扩展性和容错方面进步巨大，现在终于从边缘地带登堂入室了，下一步要更好的支持data science，解决易用性、分析流水线和安全等问题。可以说，凭借Spark，美国在平台软件上占据绝对优势。不过，德国的Flink在流处理方面表现也很出众。
大数据软件何去何从?
（3）深度学习将吃掉数据库?Deep learning (m)eats database? （keynote#3）的主题是DL与数据库。十年前，数据分析都在数据库上做，数据库就是数据分析。而现在，流行的数据科学技术栈，从下（存储）到上（语言）都正在逃离数据库。深度学习大浪已来，数据库领域要自我救赎，就需要迎合AI的需求，融入数据科学的体系。
ai (m)eats database?
（4）中国力量崛起。华人获得了大会设置的6个奖项中的4个:十年最佳论文，最佳青年学者和两个最佳Demo奖，非常了不起。中国参会人数近100，华人总共估计200+，增长很快。会场有幸见到了国际上华人数据库圈子里的众多大神。阿里&蚂蚁金服、华为、百度、腾讯都有不少人参会，一线玩家基本都在，找人&看趋势，他们已经国际化了。
清华大学李国良教授获奖
（5）跨学科/领域合作很重要。数据科学要跨领域才能找到场景和数据。美国和德国底层技术为什么强，建设夸领域研究中心的经验值得学习。美国NSF支持在美国东南西北各建立一个数据科学创新中心。
美国跨领域数据科学研究机构
德国柏林爱因斯坦中心
德国柏林的爱因斯坦中心也在跨领域合作方面取得了很好的效果。另外，美德很多教授同时也在大公司任职，产学研集于一身，问题和成果直接面向产业里的真实问题，直接转化。而我们国内貌似脱节很严重，成果偏软不接地气，转化通道也不畅通。
（6）区块链引起数据库届重视。今年的另一个数据库顶级会议sigmod发表了一篇区块链评测文章。这次vldb上，碰到了潜心研究智能合约形式化验证5年（5年！！）的黎同学，忽悠他回国内发币，未遂。数据库届元老，IBM的Mohan同志还专门开了场讲座，重点讲解区块链与数据库技术的那些事，场面是这样的:
听众都是数据库届的精英（除了我）
（7）城会玩。下大雨，水流暴涨，英国花园旁边的一条小河成了冲浪者的乐园。慕尼黑不仅有肘子和啤酒。
勇敢&会玩
（8）中印人民把酒言欢。会议期间，欣闻印军撤退。晚餐竟碰到这位哥哥掏出一瓶茅台（据说是他的中国学生送的）到中国人扎堆的桌上敬酒，瞬间喝光，喜感十足。
end，再见
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