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。
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PolarDB采用了共享存储一写多读架构，读写节点RW和多个只读节点RO共享同一份存储，读写节点可以读写共享存储中的数据；只读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，只读节点RO通过内存同步来维护数据的一致性。
谈谈in常量查询的设计与优化
如标题所示，这是一篇介绍in常量查询的源码解读文章，但又不限于in常量查询，因为其中涉及的很多设计与优化对于大多数查询都是普适的。 一如往常一样，我们首先会过一遍整体的执行流程，梳理一个大致的框架。紧接着，同时也是更重要的，我们会通过一系列在真实场景中遇到的问题（说白了就是性能优化），来对各种细节处理进行增强。
PolarDB 开源版 使用PostGIS 数据寻龙点穴（空间聚集分析）- 大数据与GIS分析解决线下店铺选址问题
寻龙点穴是风水学术语。古人说：三年寻龙，十年点穴。意思就是说，学会寻龙脉要很长的时间，但要懂得点穴，并且点得准则难上加难，甚至须要用“十年”时间。 但是，若没正确方法，就是用百年时间，也不能够点中风水穴心聚气的真点，这样一来，寻龙的功夫也白费了。 准确地点正穴心，并不是一件容易的事，对初学者来说如此，就是久年经验老手，也常常点错点偏。
寻龙点穴旨在寻找龙气聚集之地，而现实中，我们也有类似需求，比如找的可能是人气聚集之地。
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