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　　赵伟：可能有，但我们实际拜访那么多客户里，很多时候 TP 和 AP 负载还是分开在两个数据库实例中运行。大多数情况下，对于一个 HTAP 数据库，大家往往只侧重使用其 TP 或者 AP 的功能。这样避免两类负载的资源竞争，确保两者性能都更高；而且开源社区有很多免费的数仓产品，客户自己多用些机器就能独立部署 TP 和 AP 数据库。当时我们做 HTAP 也主要是从技术的角度看觉得可能有一些需求，也想通过深度研发一系列技术来大幅改进昆数据库的 AP 性能。现在看，技术和产品层面我们的目标基本实现了，而在用户使用场景方面，更多用户更倾向于把昆仑数据库作为 TP 数据库来直接支撑应用系统，或者从多个其他数据库汇聚数据。

　　赵伟：从用户视角来看，用户更看重其选择的数据库以及其他基础软件产品能解决其现实问题和需求，有功能需求时供应商能研发出来或者按需更改、遇到 bug 能即时有效地解决，这才是关键。他们反而不会很在意产品自研率是 100% 、80%还是 50%。我们从一开始就大大方方在社区里讲，我们基于社区版的 MySQL 和 PG 深度研发了大量内核增强、优化扩展和新功能组件，使二者发生“核聚变反应”, 锤炼成全新的产品。对计算机软件而言，比自研率更重要的是能 Hold 住自己产品的完整设计和实现，从而按需增强现有功能和扩展开发新功能。而且，要遵循所使用的开源组件的开源协议。因此我们不会为了所谓的自研率做任何隐瞒。

　　赵伟：专用数据库也分多种，像图数据库和关系型数据库区别非常大，甚至可以说底层算法和理论相互冲突。以前 Oracle 试图做过 Oracle Graph，但似乎没有普及开来，因为用关系表存储图然后基于表连接实现图遍历，这样的效率太低了。另外，Redis 的纯内存数据库，其使用场景和需求以及运行的环境或条件也和关系型数据库完全不一样。所以这些专用数据库都有其特定的场景和用户群，与常见的关系数据库差异较大。向量数据是一种数据类型，可以嵌入关系型数据库里，我们在昆仑数据库中支持向量数据管理只用了不到 3 个月，因为昆仑数据库的基础能力可以支持包括向量数据在内的丰富的数据类型，我们仅需为实现向量数据的存储和计算能力即可。