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PolarDB MySQL能力栈与开源MySQL类似，长于TP但AP能力较弱。由于PolarDB提供了最大单实例100TB的存储能力，同时其事务处理能力远超用户自建MySQL。因此PolarDB用户倾向于在单实例上存储更多的数据，同时会在这些数据上运行一些复杂聚合查询。借助于PolarDB一写多读的架构，用户可以增加只读的RO节点以运行复杂只读查询，从而避免分析型查询对TP负载的干扰。

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PolarDB原生有一套面向行存的优化器组件，在引擎层增加对列存功能支持之后，此部分需要进行功能增强，优化器需要能够判断一个查询应该被调度到行存执行还是列存执行。我们通过一套白名单机制和执行代价计算框架来完成此项任务。系统保证对支持的SQL进行性加速，同时兼容运行不支持的SQL.

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采用了与Postgres类似表达式实现方法：在SQL编译及优化阶段，IMCI的表达式以一个树形结构来存储(与现有行式迭代器模型的表现方法类似)，但是在执行之前会对该表达式树进行一个后序遍历，将其转换为一维数组来存储，在后续计算时只需要遍历该一维数组结构即可以完成运算。

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在MySQL插件式的存储引擎框架的架构下，增加列存支持最简单方案是实现一个单独的存储引擎，如Inforbright以及MarinaDB的ColumnStore都采用了这种方案。而PolarDB采用了将列存实现为InnoDB的二级索引的方案，主要基于如下几点考量：

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当一个RowGroup中的无效记录超过一定阈值，则会触发后台异步compaction操作，其作用一方面是回收空间，另一方面可以让有效数据存储更加紧凑，提升分析型查询单的效率。

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通常对于检索任务来说，使用深度学习模型提取到的全局特征更为鲁棒，可以适应牌匾视角、颜色、光照变化等不同场景。为了进一步提升全局特征的鲁棒性，我们主要从以下两方面进行了优化：1）采用Attention机制，加强对重要特征的关注；2）网络backbone的改进，以关注到更多细粒度特征。

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国际RISC-V基金会CEO Calista Redmond表示，“阿里巴巴通过持续的贡献、领先的技术以及与RISC-V生态圈的深入合作，已成为RISC-V社区真正的领导者。阿里巴巴此举（玄铁开源），将激发全球RISC-V社区创新芯片开发，RISC-V全球生态将从中受益。”

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同时，RISC-V的想象空间巨大，玄铁910全球首次实现兼容安卓，证明了RISC-V朝高性能方向发展的可能。平头哥也将持续探索RISC-V这一架构在更多场景和领域的落地，向“云端一体“迈进。

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2018年7月，上海首度宣布将RISC-V列入政府产业扶持对象，成为国内第一个发力RISC-V的城市。同年10月和11月，中国 RISC-V产业联盟与中国开放指令生态（RISC-V）联盟相继成立，前者如今成员单位已达130家，后者则由中国工程院院士倪光南领衔，吸引了包括阿里巴巴、中芯国际、紫光展锐、北大清华在内的产学研代表成员。

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如果我们的计算过程都是确定性的，那么上述的充分必要条件会有什么变化呢？在确定性计算的前提下，如果引擎输出结果的接受端是可以实现为幂等，则很多约束条件会有所简化。