同时PolarDB可以保证不会出现，业务逻辑错误的问题，比如写入数据，必须能查到刚刚更新的数据，这个是可以做到了，从数据库原理上，每次的读都是比对日志的中的序列号，如果万一从节点还没有这个 DML的数据，那么会启动全局一致性，如果20ms内这个数据没有，会自动将查询语句导入会主节点，进行数据的查询。的语句如何进行select语句的拆分。这里我偷懒了，由于当时忙，让同事去处理了此事，同时应该是用了P

首先PG并未使用我们熟悉的LRU内存页面的替换算法，而是采用了clock sweep 类似的做法，当页面被访问的时候，他会在内存的页面上递加值，通过全局的内存指针在扫码这些页面的值，当被扫到后，这个页面的权重值 - 1减1，如果这个页面的权重为0 则这个页面就被替换掉。我们可以去想，PG产生的时间很早，那时的硬件和操作系统都比较的OLD，文档也是从那时建立起来的，也就是说，这些参数的优化都是基于老

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随着迁移的流程化，迁移的速度相较于之前，有了大幅度的提升，整体我们迁移一个5T的库从开始到结束以及验证数据不让一条数据缺失，我们只需要5-6个工作日，同时并发进行一次从1个物理库，到2个 3个 4个 一次进行，里面的复杂性和工作量，只有我们这些人知道。这里我们可以列举一些我们遇到的问题。

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例子非常的多，比如PolarDB 服务我们的，耿倞，路国庆，青蓝，李森林，青鸾，雷湖，华洛，北楼，陈师阳，甄平，云壤，RDS的 广郭，暴跳，日进，惜元，爻镜，当然还有我们更多的老师们，大骏，席老师，南靖（大领导）。3 当前企业需要的是快速的介入AI，我们不需要在去验证，再去测试，或者用时间来证明可行性，从成本的角度，走前人或业界公认的方案是成本最低，且最不容易失误的一个稳定的路径。（也对 DTS

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