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先自我介绍一下，我叫道延， 2014年进入阿里，在阿里通信呆了接近两年。2016年底到了业务平台，当时玄难找我的第一件事就是要解决大促的问题，第二件事就是解决安全生产的问题。

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阿里电商系统很早就开始建立了，我们这一代一代人在里面去做架构，都是站在前一代人的肩膀上。要去看前一代人为什么要这么设计，去想或跟他去聊，吸取他好的地方。现在可能遇到新的问题，通过其他的方法来解决一些新的问题，需要有实践和知识的积累。

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给大家举个例子，像数据库组成的强同步，对我们后续技术架构进和业务的改进都是有极大影响的。这个时候大家要对数据库有一个全局的认识。

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所以，我们需要将领域进行拆分，本质上就是把大问题拆分为小问题，然后各个击破的思路。然后既然把一个大的领域划分为了多个小的领域（子域），那最关键的就是要理清每个子域的边界；

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所以，这种系统完全不需要再划分子域。但不是绝对的，当一个领域，我们的关注点越来越多，每个关注点我们关注的信息越来越多的时候，我们会不由自主的去进一步的划分子域。

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这样的架构有其灵活之处，例如对于TP数据库和AP数据库都可以各自选择最好的方案，而且实现了TP/AP负载的完全隔离。但是其缺点也是显而易见的。

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在数据编码格式上，实现为二级索引的列存可以和其他行存索引使用完全一样的内格式，直接内存拷贝即可，不需要考虑charset和collation等信息，这对上层执行器也是完全透明的。

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采用基于统计信息的粗糙索引方案对于一些需要精准定位部分数据的查询并不是很友好。但是在一个行列混合存储引擎中，列索引只需要辅助加速那些会涉及到大量数据扫描的查询，在这个场景下使用列会具有显著的优势。而对于那些只会访问到少量数据的SQL，优化器通常会基于代价模型计算得出基于行存会得到一个成本更低的方案。

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两者区别在于是否需要部分人工标注，半监督学习是完全由模型自身产生标签，但是可能导致模型效果存在上限，而主动学习则可以一定程度可提高该上限，因此未来需要深入研究两者的结合，从而更好的补充训练数据，解决Corner case。