最近分析型数据库在资本市场和技术社区都非常的火热，各种创业公司的创新型产品如雨后春笋般出现。这一方面是因为当前阶段企业日益依赖从数据中寻找增长潜力带来需求的增长
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。由于一份数据在多个副本之间上完全独立，因此在不同副本上使用不同格式进行存储，
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。
并行查询的加入使得PolarDB突破了单核执行性能的限制，利用多核CPU的并行处理能力，在PolarDB上部分SQL查询耗时成指数级下降。
3 Why We Need Column-Store
并行执行框架突破了CPU扩展能力的限制，带来了显著的性能提升。
能够满足其使用电子地图“查找目的地”，进而唤起导航服务的基本需求；对电子地图而言，通过提供“搜索附近”、“点评”等操作，可提高用户的活跃时长。
为可能的流计算技术选型提供一些参考。文章主要分为三个部分：第一部分，会介绍流计算系统和一致性难题的本质；第二部分，
通常来说，传统特征点匹配算法会存在泛化性不足问题，由此生成的训练数据很可能导致模型无法很好学习，具体体现在：1）训练样本较为简单；2）类别冲突，即同一牌匾分为多个类别；3）类别错误，即不同牌匾分为同一类别。
众所周知，在云原生开发模式下，可观测性是非常重要的一部分，它通过日志、指标、Trace等数据，让我们可以深入了解系统的运行状态和健康程度。在 CNCF Landscape大图中，可观测性也占据了相当大的一块位置。
依赖规则，缺乏智能：质量监控比较依赖于人的经验，很大程度上受限于人为设定的规则和阈值，无法做到数据自适应，因此无法发挥出真正的数据价值。
扩展困难：随着数据规模的增长，软件的扩展能力、性能、稳定能力等方面都会有很大的挑战。
数据孤岛：不同的数据处于不同的系统中，协同困难。例如想要将 ES 中的日志和 Prometheus 中的指标进行一个 Join 查询就无法实现，除非做额外的二次开发。
