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PolarDB团队开发的并行查询框架（Parallel Query), 可以在当查询数据量到达一定阈值时，自动启动并行执行，在存储层将数据分片到不同的线程上，

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目前市场上HTAP存储引擎做的比较好的只有几家有几十年研发积累的大厂，如Oracle (In-Memory Column Store）/Sql Server(In Memory Column index）/DB2（BLU)等。如TiDB等只能通过将多副本集群中的一个副本调整为列存来支持HTAP需求。

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一体化的HTAP存储引擎一般使用行列混合的存储方案，即引擎中同时存在行存和列存，行存服务于TP，列存服务于AP。

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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。

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IBM在2013年发布的10.5版本(Kepler)中，增加了DB2 BLU Acceleration组件，通过列式数据存储配合内存计算以及DataSkipping技术，大幅提升分析场景的性能。

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而列式存储中索引稀疏导致的索引精准度问题决定它不可能成为TP场景的存储格式，如此行列混合存储成为一个必选方案。

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而列式存储中索引稀疏导致的索引精准度问题决定它不可能成为TP场景的存储格式，如此行列混合存储成为一个必选方案。

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但在行列混合存储架构中，行存索引和列存索引在处理随机更新时存在性能鸿沟, 必须借助DRAM的低读写延时来弥补列式存储更新效率低的问题

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olarDB 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。