GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析不仅引入了 MVCC +Snapshot 以及并行复制等新特性，也为内核嵌入了更完备的异常处理机制。以全量并行复制为例，GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析为所有并行线程维护独立的异常处理信息和堆栈。在新的异常处理机制下 GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析更加稳定，更容易帮助用户发觉潜在问题的根源。
6. GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析个性化定制
Show Slave Status 支持
GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析为用户提供了类似 MySQL 主备间的 SHOW SLAVE STATUS 指令，通过该指令可以直观地获取 MaterializeMySQL 引擎同步的数据库状态。这些状态信息除了反应同步线程是否异常之外，还涵盖了当前复制的 BinLog 位点，GITD 以及Second Behind Master 等有价值的信息，为用户运维提供极大方便。
ALTER Database 支持
Alter Database 为 MaterializeMySQL 引擎用户提供了如下操作：
ALTER DATABASE db MODIFY SETTING ... // 修改库级 settings ALTER DATABASE db ADD TABLE OVERRIDE tbl ... // ADD TABLE 且支持 Override ALTER DATABASE db MODIFY TABLE OVERRIDE tbl ... // MODIFY TABLE 且支持 Override ALTER DATABASE db DROP TABLE ...表定义重写 Override
为了提供个性化的建库同步操作，GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析为 MaterializeMySQL 引擎增加了 Over Write 功能，用户可以覆盖指定表的列并添加新列，添加索引并覆盖PARTITION BY 或 SAMPLE BY 字段，使用示例如下：
CREATE DATABASE test ENGINE=MaterializeMySQL('host:port', 'db', 'user', 'pw') TABLE OVERRIDE table1 ( _staged UInt8 MATERIALIZED 1 // 增加 MATERIALIZED 列，类型为 UInt8 ) PARTITION BY (...) // 覆盖分区字段适配 MySQL Partition
数据分区是提升数据库使用性能的重要途径之一，ClickHouse的分区策略是优先考虑日期，否则会选择类型长度较小的字段做哈希处理并进行分区。可以看到，ClickHouse 的分区策略和 MySQL 有一定区别，为了尽可能的支持 MySQL 的分区策略，GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析目前支持 Range 分区，如果建表语句里没有 Range 分区，则使用 ClickHouse 默认的分区策略。
黑/白名单过滤
MaterializeMySQL 引擎建立的数据同步是库级的，意味着默认情况下会尝试将该库所有表全部复制，在某些实际应用场景中往往不需要复制全部的表，或者说有些表本身不适合复制（例如没有 Primary Key 或者 NOT NULL 的 Unique Key），GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析不希望因为部分表无法复制导致整个库的复制失败，而是能够有选择的进行复制。GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析针对这个问题设计了黑/白名单的过滤，允许用户自定义需要复制的表，这在生产应用是十分有意义的，用法参考如下：
CREATE DATABASE test ENGINE = MaterializeMySQL('host:port', 'db', 'user', 'pw') SETTINGS black_list='T1,T2' // 将T1、T2加入黑名单7. 场景示例
前文分析了许多 GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析的优点，那 GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析到底能提供什么样的解决方案，为用户解决数据难题呢？
上图以 MySQL + GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析为例，用户既能得到 MySQL 完备的事务保障，又能享受到 GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析的极致分析性能。用户从不同渠道获取数据并加载到 MySQL 引擎，GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析作为 MySQL 的 “从库” 实时同步用户数据并提供高效的数据分析能力。
高实效性
与传统 ETL(T + 1)方案不同，GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析搭配 MySQL 的 HTAP 解决方案能够提供秒级数据同步。
数据压缩
GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析底层存储采取 Column Store，这种存储形式天然适合数据压缩，因此GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析拥有极致的数据压缩比，同等条件下能够为用户节约大量存储成本。
历史备份
相比在 MySQL 中备份，GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析的存储成本更低，某些场景下更适合用于历史数据备份。
存储分层
为了进一步降低用户存储成本，GaussDB(for MySQL) HTAP只读分析提供 ESSD + EVS + OBS 分层存储方案，将热数据温数据和冷数据分别存在不同的存储介质中，进一步降低存储成本。
8. 小结