近日，计算机学院于戈教授研究团队的论文“Powerlog: A High Performance Datalog System with Automatic Conversion for Recursive Aggregate Data Processing”被数据库顶级会议SIGMOD 2020接收。
该项成果由博士生王千阁、张岩峰教授、硕士生耿亮、于戈教授与美国俄亥俄州立大学Xiaodong Zhang教授团队合作完成。程序的单调性对于实现分布式计算的无协调调度和提高大数据处理效率至关重要，是攻克大数据计算性能瓶颈的核心技术。自动单调计算理论和方法是大数据计算领域的研究前沿。该论文提出了一种非单调程序到单调程序的自动转换方法，消除了用户手工编写单调程序的繁琐和困难，使单调程序的应用具有可行性。结合该自动转换方法，研究团队设计实现了一个面向逻辑编程语言Datalog的分布式大数据计算系统，与目前主流的分布式计算系统对比，实验表明具有显著的性能优势。
据悉，SIGMOD被公认为数据管理领域的世界顶级学术会议，每年吸引包括Stanford、MIT、Berkeley等全球最顶尖的研究机构投稿，论文审稿非常严格苛刻。该项工作得到了SIGMOD评审专家的高度评价，“The paper is likely to influence other research in the community”,有望在业界产生深远的影响力。
