众所周知，MySQL 是世界上最流行的 OLTP 数据库之一，截至2022年它在整个数据库行业的市场占有率达到了43.04%（数据来源：Slintel网站）。许多企业将各种业务系统应用于 MySQL 上。然而，随着企业数据量的不断增加，除了在线业务逻辑的读写，数据库还要面对日益复杂的分析性业务需求，比如BI报表、可视化、大数据应用等。而 MySQL 原生的架构（基于流式迭代器模型 Volcano Iterator 的执行引擎，没有利用现代多核 CPU 并行处理能力，按行存储的存储引擎）在 AP 场景中存在天然的缺陷。针对这种情况，为了补足 MySQL 的 AP 能力缺陷，业内围绕 MySQL 做了很多解决方案。主要是围绕 MySQL 搭建的异构 HTAP 数据库系统。 什么是 HTAP ？ 在2014年，Gartner 给出了 HTAP 的严格定义，其目的是为了打破，事务型负载和分析型负载之间的“壁垒”, 使系统能够支持更多的“信息”在两个系统之间流动，以及以这些信息为基础的 “实时业务”的决策。 传统架构形式下，为了解决同时处理 TP 负载和 AP 负载的问题，通常采用一套 TP 系统加上一套 AP 系统的方式，TP 和 AP 之间通过 ETL 的方式进行数据同步的来满足业务对实时性的需求，这也是当前业界搭建 HTAP 的主流方案。