近日，数据科学与人工智能研究院大数据研究中心在数据库领域顶级学术会议IEEE ICDE 2025 (second round)发表重要研究成果“Consistency-Aware Scalable and Authenticated Learned Index for Range Query”。IEEE ICDE是数据库领域最权威的国际顶级学术会议之一，与SIGMOD、VLDB并称为数据库领域的国际三大顶会，是中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际会议。
论文第一作者是长安大学副教授崔宁宁，共同一作和通讯作者是长安大学博士研究生王栋，合作者包括长安大学、中山大学、辽宁大学、东北大学多位学者。
图1可扩展和验证的外包查询系统
该研究聚焦外包数据库中一致性感知可扩展认证范围查询问题，针对云计算中外包数据库服务的高效存储与计算需求，突破第三方云服务器不可信导致的查询安全隐患。研究团队创新提出基于学习索引的认证数据结构（ADS），设计版本控制更新机制保障查询与更新一致性，并构建查询友好型PVL-tree、更新高效型PVLB-tree及混合框架HPVL-tree，显著提升查询与更新效率。实验表明，HPVL-tree在搜索、更新和验证效率上分别提升2.28倍、3.96倍和2.51倍，存储与通信开销仅占现有方法的38%和2.25%。
图2 PVLB-tree索引结构设计
近年来，大数据研究中心围绕数据安全、查询验证、高效索引结构等方面，展开了一系列系统性研究工作，相关成果已陆续发表于ICDE、TKDE、DASFAA等国际顶级会议和期刊，取得了学术界和工业界的广泛关注，国内外学术声誉不断提高，影响力不断扩大，为研究院的学科发展和科研团队建设做出了积极贡献。
