近期关心MatrixOne的小伙伴有反馈，MatrixOne 0.5的性能比之前慢了不少。在今年初MatrixOne 0.2版本的发布文章中，还有MatrixOne的SSB单表性能超过ClickHouse，并且多表性能达到Starrocks的报道，为什么到了0.5反而变慢了呢？

TAE是MatrixOne的存储引擎，取这个名字，是因为它需要同时支撑TP和AP能力。第一个版本的TAE实现，已经随MatrixOne 0.5版本发布，这是一个单机存储引擎。从MatrixOne 0.6版本开始，TAE将进化成为存算分离的云原生分布式架构。我们将分期跟随MatrixOne版本地演进，逐步揭示TAE存储引擎的设计内幕。

目前，HTAP数据库成为数据库领域最热门的话题之一，Gartner分析师甚至指出，HTAP已经成为新一代数据库的入场筹码，HTAP为什么会火起来？如何实现HTAP能力？HTAP下一步是否会向着超融合HSTAP方向演进？整个数据技术栈是否会像十年前iPhone整合掉MP3、手机通信、相机等一样，被一个数据平台整合？本文通过采访相关专家对上述问题进行探讨。

MatrixKV是一个简单的分布式强一致KV存储系统，采用Pebble作为底层的存储引擎，MatrixCube作为分布式组件，以及自定义了最简单的读写请求接口。用户可以非常简单的在任意一个节点发起读写数据的请求，也可以从任意一个节点读到需要的数据。本次实验以Docker模拟一个小型MatrixKV集群的形式，来进一步说明MatrixCube的功能与运作机制。

MatrixOne中的MatrixCube正是一个这样的分布式组件，它可以将任意单机存储引擎扩展成分布式的存储引擎，存储引擎只需要关心单机的存储设计，而不需要去考虑分布式环境中的各种问题。MatrixCube是一个相当庞大的组件，MatrixOne社区将输出一系列文章与教程来进行全面揭秘。本文作为第一篇文章，将首先从功能与概念上解释MatrixCube能做什么，以及它的架构是什么样的。

所以，Push还是Pull，这是个问题么？好像是，好像也不是，一切以实际效果为着眼点，并非简单地非黑既白，这代表了一种计算并行调度的思维方式。

本文将详细说明MatrixOne是如何用Go实现高性能哈希表的。

MatrixOne采用了HSTAP架构, 除了满足TP与AP融合以外，通过增加流的能力，来同时满足应用场景的丰富度。

最新发布的MatrixOne 0.2.0版本新增了Benchmarks章节，针对常规测试程序SSB与纽约出租车数据测试，在向量化执行引擎和因子化加速技术的加持之下，MatrixOne在查询速度方面表现突出，可以承载TB级别数据的快速查询，与同类数据库产品相比有较明显的优势。