看了polarDB for PG的核心feature介绍的视频及PPT，对于跨CN的查询弱外部一致性

目前PolarDB for PostgreSQL还没有提供跨CN查询弱外部一致性的解决方案。但是，您可以考虑使用PolarDB-X的多流复制功能来实现跨CN查询的弱外部一致性。多流复制可以将数据复制到多个实例中，每个实例都有自己的独立的复制流，可以支持多个实例的并发写入，提高写入性能。在查询时，可以从多个实例中获取数据，从而实现跨CN查询的弱外部一致性。您可以参考PolarDB-X官方文档中的多流复制示例来进行配置和管理。

楼主你好，目前阿里云PolarDB for PG已经支持了全球分布式事务来保证跨CN的查询一致性。具体实现方式是通过在多个地域之间构建分布式事务网络，支持跨区域的ACID事务。

使用分布式事务网络可在多个地域之间构建分布式事务，支持您的应用程序在跨订单、跨库、跨表等多种场景下进行一致性读写，提供更强的数据分区和隔离能力。这种方式下，应用程序无需关注数据分布或者分区，跨地域事务一致性的保证由PolarDB for PostgreSQL自动完成。

需要注意的是，全球分布式事务需要在版本V1.6.0及以上的PolarDB for PG上使用，并且需要在不同地域之间创建读写节点，并将节点加入到全球读写集群中。

1. 使用分布式事务：通过分布式事务来保证跨 CN 的数据一致性。在 PolarDB for PG 中，可以使用 XA 分布式事务协议，通过在事务管理器和 PolarDB for PG 之间建立 XA 连接，来实现分布式事务。需要注意的是，使用分布式事务可能会降低性能，因为事务涉及到多个节点之间的通信和数据同步。
2. 使用最终一致性（Eventual Consistency）：最终一致性是一种在分布式系统中保证数据一致性的方法。它假设系统中的所有节点最终会达到一致状态，但并不保证在某个特定时刻所有节点的一致性。在 PolarDB for PG 中，可以通过设置事务隔离级别为可重复读（REPEATABLE READ）或串行化（SERIALIZABLE）来保证最终一致性。这种方法在某些场景下可以提高性能，因为它允许事务在一定时间内看到不同步的数据。然而，在某些情况下，这种方法可能导致事务死锁或长时间等待，因此需要谨慎使用。

实现跨CN的查询，并且要求弱外部一致性，您可以按照以下步骤进行连接：

1、确保您已经设置了正确的网络拓扑结构，以便在跨CN的情况下进行通信。这包括将数据库实例和应用程序分别部署在不同的地域（Region）和可用区（Availability Zone）。

2、在应用程序端配置网络访问控制，确保只有授权的网络流量可以访问数据库实例。这可以通过配置网络安全组（Security Group）来实现。

3、在PolarDB-X实例上配置VPC（Virtual Private Cloud），以便在跨CN的情况下实现网络通信。确保VPC的设置与应用程序所在的VPC一致，并配置正确的子网（Subnet）和网络地址转换（Network Address Translation，NAT）。

4、在应用程序中配置网络连接信息，包括PolarDB-X实例的访问地址、端口号、用户名和密码等。

5、在应用程序中执行查询时，确保使用支持弱外部一致性的事务隔离级别。在PolarDB-X中，默认的事务隔离级别是可重复读（Repeatable Read），它提供了弱外部一致性。

请注意，弱外部一致性是一种相对较低的事务隔离级别，它可能会导致一些并发操作产生不可预测的结果。因此，在进行跨CN的查询时，您需要仔细考虑并发控制和事务管理策略，以确保数据的正确性和一致性。

对于跨CN的查询弱外部一致性，PolarDB for PG提供了多种解决方案，具体如下：

使用PolarDB-X进行分布式部署：PolarDB-X支持在多个可用区或者多个地域进行分布式部署，可以通过配置复制节点的方式实现数据的同步和一致性。
使用PolarDB for PostgreSQL的分区表功能：PolarDB for PostgreSQL支持将表按照一定的规则划分为多个分区表，每个分区表可以存放在不同的可用区或者地域，从而实现跨CN的查询一致性。
使用PolarDB for PostgreSQL的分区表查询优化器：PolarDB for PostgreSQL支持对分区表进行查询优化，可以根据查询条件选择最合适的分区表进行查询，从而提高查询性能和一致性。
总之，PolarDB for PostgreSQL提供了多种解决方案来解决跨CN的查询弱外部一致性问题，您可以根据自己的业务需求选择合适的方案。

在PolarDB for PostgreSQL中，对于跨CN（跨计算节点）的查询弱一致性问题，目前还没有提供新的解决办法。这个问题是由于PolarDB for PostgreSQL使用了多主架构，即每个计算节点都可以作为主节点来处理写入请求。

在这种架构下，当进行跨CN的查询时，可能会遇到数据不一致的情况。因为在写入操作完成之后，在所有计算节点上的数据同步并不是实时的，可能存在一定的延迟。所以在查询时，如果涉及到多个计算节点上的数据，就有可能读取到不一致的结果。

针对这个问题，通常需要依赖应用程序进行额外的处理，例如通过增加逻辑层面的一致性检查和处理来确保查询结果的一致性。