如果IMCI无法执行此SQL，则PolarDB会尝试编译出一个Parallel Query的执行计划并执行。如果无法生成PQ的执行计划，则说明IMCI和PQ均无法支持此SQL，fallback回行存执行。
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。
PolarDB行列混合存储可以支持在一个实例中同时支持AP型查询和TP型查询。但很多业务有很高的OLTP型负载，而突发性的OLAP性负载可能干扰到TP型业务的响应时延。因此支持负载隔离在HTAP数据库中是一个必须支持的功能。
为了优化牌匾检索效果，我们融合了牌匾中的视觉信息与文本信息，设计了多模态检索模型。针对视觉信息，我们优化了模型全局特征和局部特征的提取能力。针对文本信息，我们使用BERT对牌匾的OCR结果进行编码，将其作为辅助特征，并与视觉特征融合后进行度量学习。
模型效果
在新的技术方案下，POI牌匾图像检索取得了非常好的效果，准确率和召回率都大于95%，大幅提升了线上指标，并且模型速度也有了巨大的提升。我们随机选择了一些匹配结果，如图10所示。
十余年指令集技术积累：平头哥技术团队拥有十多年CPU和芯片研发经验，长期从事自研指令架构、CPU微体系结构与系统芯片产品的研发，多款CPU IP核得到大规模量产的验证。
芯片是“集成电路”的俗称。要在芯片上执行软件程序，必须先将软件/程序语言翻译成硬件指令，这套标准规范即芯片架构/指令集（ISA，Instruction Set Architecture），X86、Arm、RISC-V都是指令集的代号。
记录是否会重复/丢失，第三方系统对同一条计算结果的多次获取，是否会存在值上的不一致？对一致性有了清晰的认知和定义后，我们来看看为什么实现一致性这么难。
由于 O(t) = Sink(t) + State(t) ，引擎内部很好实现幂等状态更新，若引擎下游系统也实现了数据幂等，当在 t ~ t + n 间内出现 FailOver 时，引擎可以通过重新计算 t ~ t + n 之间的所有值，直接输出给下游使用。
如上图所示，Flink 引擎会定时（每个周期称之为一个 epoch）以 2PC 的方式提交结果。事实上，即便不考虑结果输出，Flink 「分布式一致性快照」的快照的实现也是一个 2PC 的过程
