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接受者读消息时没法反推出消息的 Topic，因此需要在消息发送时根据通配符的订阅多写一个通配符队列，这样接受者直接可以根据其订阅的通配符队列读取消息。

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将该事件推送至网关节点，网关节点根据其连上的终端设备订阅情况进行内部匹配，找到哪些终端设备能匹配上，然后会触发 pull 请求去存储层读取消息再推送终端设备。

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Pull+Offset 机制可以保证消息的可靠性，这个是 RocketMQ 的传统模型，终端节点被动接受网关节点的 Push，解决了终端设备轻量问题，实时性方面因为新消息事件通知机制而得到保障。

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前面我们已经清楚的知道我们现在要做一个什么样的系统，这个系统需要解决什么问题。我认为任何一个系统都会属于某个特定的领域，

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因此，我们可以推断出，一个领域本质上可以理解为就是一个问题域，只要是同一个领域，那问题域就相同。所以，只要我们确定了系统所属的领域

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大部分人都很难从面向过程式的想到哪里写到哪里的思想转变为基于系统化的模型驱动的思维。我想，这或许是DDD很难在

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这个时候，我认为领域专家就非常重要了，DDD也非常强调领域专家的重要性。因为领域专家对这个领域非常了解，

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上面我们明白了，领域建模的基础是要先理解领域，让自己成为领域专家。如果做到了这点，我们就打好了坚实的基础了。但是，有时一个领域往往太复杂

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高性能算子HashJoin, SQL并行执行等，社区一直将其放在比较低优先级上，因此MySQL的数据分析能力提升进展缓慢。

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列式存储由于有更好的IO效率(压缩,DataSkipping,列裁剪)以及CPU计算效率(Cache Friendly), 因此要达到最极致的分析性能必须使用列式存储，