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上面我们通过第一步，虽然我们明确了要做一个什么样的系统，该系统主要解决什么问题，但是就这样我们还无法开始进行实际的需求分析和模型设计，我们还必须将我们的问题进行拆分，需求进行细化。

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从上面这4个方面，我们从领域概念、业务规则、交互场景、业务流程等维度梳理了我们到底要什么，整理了整个系统应该具备的功能。这个工作我觉得是一个非常具有创造性和有难度的工作。

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容量规划
架构设计
数据库设计
缓存设计
框架选型
发布方案
数据迁移、同步方案
分库分表方案

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随着互联网而兴起的新兴数据库产品很多都兼容了MySQL协议，因此成为替代MySQL的一个可选项。而这些分布式数据库产品大部分采用了分布式Share Nothing的方案，其一个核心特点是使用分布式一致性协议来保障单个partition多副本之间的数据一致性。

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然而受限于行式存储及行式执行器的效率限制，单核执行性能存在天花板，其峰值性能依然与专用的OLAP系统存在差距。要更进一步的提升PolarDB MySQL的分析性能，我们需要引入列式存储：

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兼顾行列混合执行的优化器

有行存和列存两套执行引擎的存在，优化器在选择执行计划时有了更多的选择，其可以对比行存执行计划的Cost和列存执行计划的Cost，并使用代价最低的那个执行计划.

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二级索引操作非常灵活，可以在建表时即指定索引所包含的列，也可以后续通过DDL语句对一个二级索引中包含的列进行增加或者删除操作。例如用户可以将需要分析的int/float/Double列加入列索引，而对于一般只需要点查但是又占用大量空间的text/blob字段，则可以保留在行存中。

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采用这种数据组织方式一方面满足了分析型查询按列进行批量扫描过滤的要求。另一方面对于TP型事务操作影响非常小，写入操作只需要按列追加写到内存即可，删除操作只需要设置一个删除标记位。而更新操作则是一个标记删除附加一个追加写。列存可以做到支持事务级别的更新同时，做到几乎不影响OLTP的性能。

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五 PolarDB IMCI的OLAP性能
为了验证IMCI技术的效果， 我们对PolarDB MySQL IMCI的进行了TPC-H场景的测试。同时在相同的场景下将其与原生MySQL的行存执行引擎以及当前OLAP引擎单机性能最强的ClickHouse进行了对比。测试参数简要介绍如下:

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此次开源的OpenXuantie系列RISC-V处理器，包括玄铁E902、E906、C906、C910等4款量产处理器IP，以及基于OpenXuantie的多操作系统（AliOS、FreeRTOS、RT-Thread、Linux、Android等）的全栈软件及工具。