源码解读：semi join如何避免拉取大表数据？（一）
Hash join是解决复杂join的一个重要手段，但其无法避免拉取左右两端的数据到计算层进行计算，导致某些场景下执行效率不高。作为一种补充，bka join则可以利用OLTP数据库中的索引，通过join构造inner表的predicate命中表索引，在某些场景下有比较好的join效率。PolarDB-X是面向HTAP设计的分布式数据库，在复杂查询时也会重点考虑利用数据库的索引信息来提升join的查询效率，因此有了本文的semi bka join。
【Paper Reading】DEPART：分布式KV存储系统的副本解耦方案
基于LSM-tree的键值存储系统是
NewSQL/NoSQL产品中最常用的底层存储方案，对其进行研究具有重要意义与应用价值。论文针对 分布式键值系统首次提出了副本解耦的思想，在多副本容错机制下能够实现副本数据的高效管理，从而显著提升系统性能。并且论文提出的技术可以应用到Cassandra、TiKV、ScyllaDB等系统中。本次分享将和大家一起讨论基于副本解耦的分布式键值系统的设计实现方案，并探讨未来的推广应用。
沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 4: 跨境电商场景, 快速判断商标|品牌侵权
很多业务场景中需要判断商标侵权, 避免纠纷. 例如
电商的商品文字描述、图片描述中可能有侵权内容. 特别是跨境电商, 在一些国家侵权查处非常严厉.
注册公司名、产品名时可能侵权.
在写文章时, 文章的文字内容、视频内容、图片内容中的描述可能侵权.
例如postgresql是个商标, 如果你使用posthellogresql、postgresqlabc也可能算侵权.
以跨境电商为力, 为了避免侵权, 在发布内容时需要商品描述中出现的品牌名、产品名等是否与已有的商标库有相似.
对于跨境电商场景, 由于店铺和用户众多, 商品的修改、发布是比较高频的操作, 所以需要实现高性能的字符串相似匹配功能.
高性能特性体验：ePQ 的详解与实战
PolarDB PostgreSQL 引擎提供了弹性跨机并行查询（elastic Parallel Execution）的功能，支持多个计算节点分布式地执行 SQL 查询。本实验将体验该功能。
Buffer_Management
PolarDB的实现是基于共享存储的一写多读架构，主备使用共享存储中的一份数据。读写节点，也称为主节点或Primary节点，可以读写共享存储中的数据；只读节点，也称为备节点或Replica节点，仅能各自通过回放日志，从共享存储中读取数据，而不能写入。
每周问答精选（1211~1217）
为了方便各位小伙伴能够方便、快速的了解到 PolarDB 开源数据库的相关的使用问题，社区每周将精选群内高质量的问题通过该栏目予以统一答复，希望能够对大家有所帮助。