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通过这个ReadView我们可以知道在这一瞬间，哪些事务已经提交哪些还在运行，根据Read Committed的要求，未提交的事务的修改就是不应该被看见的，对应地，已经提交的事务的修改应该被看到。

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说明这个事务在所有的读开始之前已经提交了，其修改的新版本是可见的， 因此不再需要通过undo构建之前的版本，这个事务的Undo Log也就可以被清理了。

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前面提到过，作为Logical Log，Undo中记录的其实是前后两个版本的diff信息，而读操作最终是要获得完整的Record内容的，也就是说这个沿着rollptr指针一路查找的过程中需要用Undo Record中的diff内容依次构造出对应的历史版本，这个过程在函数row_search_mvcc中，

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今年，大模型首次支持双11。依靠多模态理解能力，M6正在增进淘宝、支fb等平台的搜索及内容认知精度；凭借流畅的写作能力，M6正为天猫虚拟主播等创作剧本和文案；M6已在犀牛智造上岗，其高清图像生成能力让设计师工作效率提升5倍，新款服饰开发周期从过去的1-3个月降低到最快2周，首批AI设计服装已在淘宝上线。

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在今年的天猫双 11 中，中间件支撑了 5403 亿的交易量，并全面升级到了公共云架构。
此次的架构升级，是以开源为内核、以公共云为基础、以 OpenAPI 进行解偶扩展，在架构上，对开源、自研、商业化进行统一。

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用户可以使用PolarDB集群中的一个RO节点作为分析型节点，在该RO节点上配置生成列存索引，复杂查询运行在列存索引上并使用所有可用CPU的计算能力，在获得最大执行性能的同时不影响该集群上的TP型负载的可用内存和CPU资源。

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如果对全部POI进行处理的话，则会带来高昂的作业成本，因此需要对其中没有变化的POI进行自动化过滤，其中关键技术能力就是图像匹配，该场景是一个较为典型的图像检索任务。

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譬如，需要有稳定且高吞吐的存储后端用于结果存储，Google 内部的 BigTable 发挥了其作用。流任务执行前后，引擎会对执行流做若干优化，如合并多个逻辑算子至单个算子（类似 Flink 中的 chain 化）、节点内先执行部分合并（count / sum）后再 shuffle等等，种种手段均是为了降低算子间 IO 的数据规模。

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基于统一的存储，我们可以构建统一的查询和分析语法，从而一套语法适配不同的数据，并且让不同的数据之间进行联合查询也变成了可能。如下图所示，我们以标准 SQL 为基础，进行了部分 DSL 扩展和 SQL 函数扩展，并融合了 PromQL，从而让不同类型的数据查询和分析变得统一。