疫情催化数字经济，互联网新兴设计成主流。12月19日腾讯CDC联合IXDC发布《2020中国用户体验行业发展调研报告》，洞察疫情下用户体验行业发展及设计转型趋势！
腾讯CDC联合IXDC已连续开展6次“用户体验行业调研”，从从业者画像、企业分布、薪酬变化、未来工作意向等进行追踪。面对“互联网+”、“智能制造”国家战略及以“ABC”（人工智能Artificial Intelligence、大数据Big Data、云计算Cloud Computing）为代表的数字经济新科技驱动
ESXi7u1设置NVIDIA GEFORCE RTX 2080TI 显卡直通（passthrough），ESXi7.x设置直通NVIDIA GEFORCE RTX 2080TI 显卡,ESXi7.x设置直通 英伟达 RTX 2080TI 显卡,ESXi7.x直通N卡设置。 a、进入到ESXI管理、硬件、PCI设备里面
简介
我们知道查询优化问题其实是一个搜索问题。基于代价的优化器 ( CBO ) 由三个模块构成：计划空间、搜索算法和代价估计 [1] ，分别负责“看到”最优执行计划和“看准”最优执行计划。如果不能“看准”最优执行计划，那么优化器基本上就是瞎忙活，甚至会产生严重的影响，出现运算量特别大的 SQL ，造成在线业务的抖动甚至崩溃。
在上图中，代价估计用一个多项式表示，其系数 c 反应了硬件环境和算子特性，而数值 n 则由查询条件基于统计信息计算而得到。
现在主流的评估模型
历史数据归档的问题
大部分业务数据的读写特征，都是最新产生的数据会更频繁的被读取或者更新，而更久之前的数据(如1年之前的聊天记录，或者订单信息）则很少会被访问， 而随着业务运行时间的增加，数据库系统中会沉淀大量很少甚至不会被访问到的数据，这部分数据和最新产生的数据混合在一起会产生一系列问题：
历史数据和最新的数据存储在一个数据数据库系统中，导致磁盘空间不足。
大量数据共享数据库内存缓存空间，磁盘IOPS等，导致性能问题。
数据量太大导致数据备份时间过长甚至失败
Page cleaner
刷脏流程
主要的代码和流程在参考文档 3，4 这种已经讲解的比较清楚了，一个 Coordinator 线程负责处理刷脏请求，计算刷脏的量，然后分配给几个 Worker 线程去刷不同的 Buffer Pool Instance, 完成刷脏后，Coordinator 线程进入下一轮刷脏。
Coordinator 和 Worker 之间通过 page_cleaner->slots[i]->state 来协同，page_cleaner_st
这么快到2020年底了，看到Oracle 21c文档中的一些功能，想想AliSQL在2020年也做了不少事情，也有必要总结分享一下。为了让大家更好地知道有哪些特性，可以在哪些业务场景中使用到，也是为了2021年更好的向前发展。在年初时计划的一些企业级功能基本上都实现了，并且在过程中特别强调了功能的场景通用性，不再是从某个行业某个特定业务或应用场景设计（比如电商秒杀），而是从云上众多用户的不同场景出发，并且不需要用户应用或SQL改造配合（直接一个开关就可以开启的），还要求在RD
传统的关系型数据库有着悠久的历史，从上世纪60年代开始就已经在航空领域发挥作用。因为其严谨的强一致保证以及通用的关系型数据模型接口，获得了越来越多的应用，大有一统天下的气势。这期间，涌现出了一批佼佼者，其中有优秀的商业化数据库如Oracle，DB2，SQL Server等，也有我们耳熟能详的开源数据库MySQL及PostgreSQL。这里不严谨的将这类传统数据库统称为SQL数据库。
SQL to NoSQL
2000年以后，随着互联网应用的出现，很多场景下，并不需要传统关
背景
MySQL默认的存储引擎是InnoDB，而引入Secondary Engine，用来实现同时支持多引擎，在同一个MySQL Server上挂多个存储引擎，在支持InnoDB的同时，还可以把数据存放在其他的存储引擎上。
全量的数据都存储在Primary Engine上，某些指定数据在Secondary Engine 上也存放了一份，然后在访问这些数据的时候，会根据系统参数和cost选择存储引擎，提高查询效率。
在最新版本8.0.22上还支持了启动和停止某个Seconda
InnoDB的二级索引创建进入的主要函数为row_merge_build_indexes()，其整个过程大致可以分为三个步骤：扫描主建索引row_merge_read_clustered_index()、按照新的key排序row_merge_sort()、建立新的索引树row_merge_insert_index_tuples()。我们将按照这三个步骤来介绍二级索引的创建过程。
扫描主键索引——row_merge_read_clustered_index()
由于在Inno
本文介绍 B-tree 物理结构的并发控制，主要讨论设计 B-tree 加锁规则时需要解决几个问题。
参考论文《A Survey of B-Tree Locking Techniques》
InnoDB 的相关实现参考这篇月报：http://mysql.taobao.org/monthly/2020/06/02/
lock 和 latch 的区别
B-tree 索引的并发控制需要考虑两个方面：
事务 transaction 并发访问数据内容时的并发控
