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PolarDB MySQL是因云而生的一个数据库系统, 除了云上OLTP场景，大量客户也对PolarDB提出了实时数据分析的性能需求。对此PolarDB技术团队提出了In-Memory Column Index(IMCI）的技术方案，在复杂分析查询场景获得的数百倍的加速效果。

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该方法在诸多Research及Industry领域的工作中都被借鉴并使用，并日益成为分布式数据领域一体化HTAP的事实标准方案。但是应用这个方案的前提是用户需要迁移到对应的NewSQL数据库系统，而这往往带来各种兼容性适配问题。

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Plan转换的目的是将MySQL的原生逻辑执行计划表示方式AST转换为IMCI的Logical Plan。在生成IMCI的Logical Plan之后，会经过一轮Optimize过程，生成Physical Plan。P

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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。

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在此实现下，列存存储提供了与行存一样的事务隔离级别。对于每个写操作, RowGroup中的每一行都会记录修改该行的事务编号，而对于每个标记删除操作也会记录该设置动作的事务编号。借助写入事务号和删除事务号，AP型查询可以用非常轻量级的方式获得一个全局一致性的快照。

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图像检索问题定义：给定查询图像（Query），通过分析视觉内容，在大型图像库中（Gallery）中搜索出相似的图像。该方向一直是计算机视觉领域的一个长期研究课题，在行人重识别、人脸识别、视觉定位等任务中均有广泛的研究。

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模型：基于Transformer的特征提取与融合
Transformer是目前学术的研究热点，大量的工作已证明其在分类、检测、分割、跟踪以及行人重识别等任务上的有效性。和CNN相比，Transformer具有全局感受野以及高阶相关性建模的特点，使其在特征提取上有着更好的表征能力。

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流计算系统中的数据一致性一般是用消息处理语义来定义的，如某引擎声称可以提供「恰好一次（Exactly-once Processing Semantics）流处理语义，表示（或暗示）引擎具备保证数据一致性的能力。事实上，「恰好一次（Exactly-Once）」并不等价于流计算的输出数据就符合一致性的要求，该术语存在很多理解和使用上的误区。

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端到端一致性（End-To-Ene Consistency），即将数据的输出也作为流计算引擎的一致性设计的一部分，正确的结果贯穿着这整个流计算应用的始终：从输入、处理过程、输出，每一个环节都需要保证其自身的数据一致性，同时在整个流计算流程中，作为整体实现了端到端的一致性。

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动态反馈：除了自动学习之外，还可以通过用户的反馈，对告警进行确认或者误报标记，将 AI 能力与人的经验相结合，相辅相成，进一步完善模型，减少误报。