KEY NOTE

[zhouruiapple]

1. Shared Nothing架构下，parser的难点在于语义兼容（而不是语法兼容），详细介绍面临的问题和挑战。
2. 详细介绍APIs and Language Bindings的易用性。
3. 机器学习可应用于数据库系统所有非关键路径上，详细介绍数据集变化感知和模型失效（需要重新训练）等问题。
4. 优化器在错误场景下停止优化并返回可用计划相关的机制和约束。
5. 机器学习目前用于基数估计，代价估计是将来的方向。
6. 左深树（left deep tree)/右深树（right deep tree）/稠密树（bush tree)在并行计算相关研究。
7. 执行器在错误场景下fallback采用默认实现相关的机制和约束。
8. 从参考系统（spark)，执行输出（append/full/update），一致性要求，对优化器影响，关键技术（source-sink)等方面详细设计streaming support。
9. 基于列存向量化执行器（SIMD）相关的问题和挑战。