TiDB 默认由优化器自动选择是否使用 MPP 模式, 你可以通过修改变量 tidb_allow_mpp 和 tidb_enforce_mpp 的值来更改选择策略。
TiDB 高级系统管理 :TiDB 数据库 HTAP 技术 要点 思考一下: 1. 异步复制 怎么保证一致性读取? 2 raft 角色有哪三种? TiDB 数据库 HTAP 概述 青铜级练习 特点
本文由 PingCAP 研发工程师雷宇分享,主要从宏观角度分析 TiDB 究竟能做什么,创造什么样的价值,以及研发过程中的一些设计立足点。 文章将从四个部分分享:
数据仓库是公司数据发展到一定规模后必然需要提供的一种基础服务,也是“数据智能”建设的基础环节。早期数仓多为离线模式,主要处理的是 T+1 的数据,随着互联网时代的到来,实时数据处理的场景日益增多,离线数仓已无法满足业务发展的实时性需求。为更好的解决业务场景的实时化需求,实时数仓建设已成必然趋势,这也是 HTAP 数据库的重要能力之一。
数字化转型浪潮是现在进行时,在企业数字化转型的过程中,我们看到一个普遍的趋势,企业对“海量、实时、在线”的数据需求变得更加迫切。数字化转型并不是互联网公司的专利,人工智能、大数据、物联网这些技术也不仅仅是互联网公司才会使用。事实证明,越来越多的传统企业正在应用这些新兴技术进行业务的创新。每一项新技术的应用都需要一定的技术积累,互联网公司也许会配备很多工程师来支持一个数据体系架构。但对于传统公司来说也许不具备这样的实力,他们会发现自己很难驾驭大数据技术栈。此外,传统大技术栈已经慢慢开始难以应对日新月异的业务需求和爆炸性的数据增长。企业的很多业务对数据实时性的要求越来越高,比如风控、反欺诈等,更早地识别和阻断风险可以让企业减少损失;在物流行业,更实时的数据让物流企业可以更实时地调配行车路线和各类资源,以达到更好的运营效率;公共服务也会对实时数据产生要求,如果去柜台办理一个业务,需要等很久才能查到刚刚办的上一个流程的数据,这对于用户体验来说是非常糟糕的。
在访问量和数据量急剧膨胀的今天,关系型数据库已经难以支撑庞大复杂的系统规模。在此背景下,备受关注的数据库新理念 HTAP,会是一条“正确”的路吗?在刚过去的 QCon 全球软件开发大会上,PingCAP 实时分析产品负责人马晓宇发表了《TiDB HTAP 的架构演进及实践》的主题演讲,它从 HTAP 的历史入手,详述了 HTAP 的技术挑战以及 TiDB 的应对方案。本文为其演讲整理文,enjoy~ 大家好,今天为大家分享以下几方面内容。首先是分享 HTAP 的历史,其次是 TP 和 AP 之间存储和计算的
2021 年 4 月 25 日——领先的企业级开源分布式数据库厂商 PingCAP 正式发布面向企业级核心场景的 TiDB 5.0 版本。TiDB 5.0 在性能、稳定性、易用性等方面均取得了巨大进步,并在事务处理、高可用与容灾、安全合规等方面新增多项企业级特性,通过引入 MPP (Massively Parallel Processing,即大规模并行处理)架构成为具备完整 HTAP 能力的分布式数据库,为高成长企业和数字化创新场景提供一栈式数据服务平台。
复杂业务查询对于传统的关系型数据库来说是一种考验,而通过 TiKV 行存与 TiFlash 的列存结合使用就能很好地应对。本文根据 TUG 用户边城元元在 TiDB 社区技术交流石家庄站的分享整理,详细介绍了 TiKV & TiFlash 加速复杂业务查询的原理及实践方案。
这个问题不少小伙伴在面试时都遇到过,因为对MPP这个概念了解较少,不少人都卡壳了,但是我们常用的大数据计算引擎有很多都是MPP架构的,像我们熟悉的Impala、ClickHouse、Druid、Doris等都是MPP架构。
携程自2014年左右开始全面使用MySQL数据库,随着业务增长、数据量激增,单机实例逐渐出现瓶颈,如单表行数过大导致历史数据查询耗时升高,单库容量过大导致磁盘空间不足等。为应对这些问题,我们采取了诸多措施如分库分表的水平拆分、一主多从读写分离、硬件SSD升级、增加前端Redis缓存等,但同时也使得整个业务层架构更加复杂,且无法做到透明的弹性,因此开始将目光转移到分布式数据库以解决这些痛点。
Postgres-XL 是一款Postgres-XC升级的产品, 如果说PGXC是在PG添加了集群的功能主打OLTP的功能为卖点, PGXL 是一款基于PGXC添加了OLAP功能的支持MPP架构的, 但不是简单的POSTGRESQL 单机的功能的堆叠,本身基于的是PG早期的9.5 ,目前最新的版本是Postgres-XL 10R1.1 的版本。
自 TiDB 5.0 发布以来,陆续在金融、互联网 & 新经济、物流等行业用户的生产环境得到应用,收获不少用户的积极评价:
随着 2021 年春天的来临和 PingCAP 年满 6 周岁纪念日的到来,TiDB 5.0 迎来正式 GA。经过近一年紧锣密鼓的开发和打磨,TiDB 5.0 成为迈向企业级核心场景的里程碑版本:TiDB 5.0 的性能和稳定性得到显著提升,从而具备更强大的 OLTP 金融级核心场景的服务能力;在原有 HTAP 引擎 TiFlash 的基础上引入 MPP 架构,TiDB 使得众多企业的实时/交互式 BI 成为现实,为高成长企业和数字化创新场景提供了一栈式的数据服务底座,加速带动 HTAP 进入更多大型企业的数字化场景。
学习数仓的时候,可能一开始总是被一些英文缩写名字迷惑,OLAP MPP架构 KAPPA架构 ODS等等,这篇文章就来梳理一下这些基本概念。
在各种因素的推动下,分布式数据库已经成为一种技术潮流,甚至是新基建很重要的一部分,该类型数据库也在众多行业进行了广泛落地,供需两旺。分布式数据库的架构设计思想也很值得广大开发者学习。本文,InfoQ 希望呈现有关分布式数据库的架构设计优化及实践相关内容。
MPP (Massively Parallel Processing),即大规模并行处理。
TiFlash 终于 开源 了,而且不再闭源:我们选了这个特别的节日开源并做出承诺,希望能显得更加真诚 :)
本文是《极客时间》-《TiDb极简入门》的学习笔记。传送门:https://time.geekbang.org/opencourse/videointro/100089601
在互联网浪潮出现之前,企业的数据量普遍不大,特别是核心的业务数据,通常一个单机的数据库就可以保存。那时候的存储并不需要复杂的架构,所有的线上请求(OLTP, Online Transactional Processing) 和后台分析 (OLAP, Online Analytical Processing) 都跑在同一个数据库实例上。后来渐渐的业务越来越复杂,数据量越来越大,DBA 们再也优化不动 SQL 了。其中一个显著问题是:单机数据库支持线上的 TP 请求已经非常吃力,没办法再跑比较重的 AP 分析型任务。跑起来要么 OOM,要么影响线上业务,要么做了主从分离、分库分表之后很难实现业务需求。
我们很高兴向大家宣布,TiDB 6.1 于 6 月 xx 日发布了,这是 TiDB 6 系版本的第一个长期支持版(Long Term Support)。
本文介绍了某省妇幼健康管理系统的建设和数据库架构优化的过程。原有的数据库架构使用了 StarRocks 作为分析层,但随着业务的发展,这套架构暴露出诸多痛点,不再适应妇幼业务的需求。为解决这些问题,该系统选择了将原有架构中的 StarRocks 替换为 TiFlash 组件,并引入了 Yearning 自动化 SQL 审计平台,提高了运维效率和业务扩展能力。新架构在人力成本释放、运维成本降低等方面取得了显著的成效。
Doris由百度大数据部研发,之前叫百度Palo,于2017年开源,2018年贡献到 Apache 社区后,更名为Doris。
本文主要介绍了数据库系统中常用的算子 Join 和 Aggregation 在 TiFlash 中的执行情况,包括查询计划生成、编译阶段与执行阶段,以期望读者对 TiFlash 的算子有初步的了解。
编者: 本系列分析行业动态,关注“数据和云( OraNews )”回复:下载。可以找到文档链接。 公告:云和恩墨大讲堂 + openGauss 成都站,将于2022-08-25 举行,欢迎成都朋友关注。 ---- 近日,墨天轮社区发布了《2022年8月中国数据库行业分析报告-融会贯通,并行不悖》,该报告对中国数据库市场的发展进行了分析。以下从报告中摘录部分描述作为分享。 1. 数据库流行度排行 TiDB、openGauss、达梦 位列三甲 报告首先发布了8月中国数据库流行度排行,在榜单中,TiDB 以59
前不久,PingCAP 刚刚度过六岁生日。对于数据库这样一个古老的行业,六年只是刚刚起步。TiDB 5.0 的发布就像一个庆祝成长的生日礼物,为 TiDB 带来了一个具有里程碑意义的版本。通过引入 MPP (Massively Parallel Processing,大规模并行处理)架构,年轻的 TiDB 已经成为一款具备完整 HTAP 能力的分布式数据库。
郑赫扬(艺名:潜龙),理想汽车 DBA。负责公司分布式数据库的技术探索和业务场景落地,热爱开源。就职于金融、互联网教育、电商、新能源汽车等领域。
本系列会聚焦在 TiFlash 自身,读者需要有一些对 TiDB 基本的知识。可以通过这三篇文章了解 TiDB 体系里的一些概念《 说存储 》、《 说计算 》、《 谈调度 》。
每隔一段时间,TiDB 会发布一些关于架构演进的大新闻。比如 2020 年的 TiFlash 和 HTAP,2021 年的 MPP,比如今年的 TiDB Cloud。在靠近年底时,我们很高兴又有大新闻可以跟大家说: TiDB Serverless 内嵌下一代云原生架构上线了 。
近年来,随着数据规模越来越大,以及由此衍生出数据实时化的诉求激增,产生了一系列大数据相关的业务场景,场景复杂性高以及业务多维度是明显的两个特点,因此出现许多了实时数仓架构来满足业务需求。
近几年,基础软件领域涌现出不少中国本土项目,我们该如何理解基础软件的产品价值?本文 PingCAP 创始人兼 CTO 黄东旭将从 TiDB 设计者的视角出发,跟大家聊聊他的理解。
最近一直在听第一批的TIDB 的公开课(试),其中前面课程讲授了TIDB 的设计理念与架构体系,这里TIDB 要求不希望在课程期间透露内容,这里就不进行透露,但初听的感想还是要谈谈的。 当然题目不大友好,但实话实说,如果这个理念推行下去,大数据分析这个行业呵呵。
Oracle 12C正式发布前,我曾经参加过一个中国企业用户与Oracle研发副总裁的圆桌会议,主要是提出国内企业级用户对Oracle数据库的一些需求,供Oracle下一个版本增加功能时参考。当时会上提出的很多需求后来在19c/20c里都看到了响应,不过这些还不是让我印象最深的,印象最深的是针对Oracle 12C SHARDING功能的讨论。
OceanBase Cloud是OceanBase做的跨云SaaS的HTAP数据库服务。之前我写了一篇文章:OceanBase Cloud大战PolarDB,好戏上演。。。,主要分析了OceanBase Cloud面对公有云厂商自己的云SaaS HTAP服务的时候,需要面临什么样的竞争和战斗。
本文讨论了分布式数据库在在线扩容方面的挑战, 详细解释了一般分布式数据库和 TiDB 在扩容机制上的不同。 一般分布式数据库在进行在线扩容时,需要重新平衡数据分布,可能会影响系统的可用性和 IO 消耗。 相比之下,TiDB 的存算分离架构使得扩容对业务影响较小。
随着新冠病毒疫情的缓解和控制,全球旅游业逐渐开始重新复苏。尤其在一些度假胜地,游客数量已经恢复到疫情前的水平。
我们很高兴为大家带来 TiDB 最新版 6.0 的介绍。虽然是一个开源数据库,但 TiDB 的定位一直都是面向企业级和云的数据库,而 TiDB 6.0 也是围绕这个主题而研发的。在最新版本中,我们大幅度加强了作为企业级产品的可管理性,与此同时也加入了诸多云原生数据库所需的基础设施。
在 TUG 网易线上企业行活动中,来自网易游戏的资深数据库工程师田维繁老师分享了 TiDB 海量 region 集群调优主题,以下内容整理自当天活动分享实录。 此次分享的主题包括三个方面:
一年一度的双十一又双叒叕来了,给技术人最好的礼物就是大促技术指南! 而经过这些年的发展,大促早已不仅仅局限于电商行业,现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动,汽车界有 818,电商有 618 、11.11 等等,各种各样的大促场景,对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战,同时也积累了诸多最佳实践。
2022 年 9 月 22 日,企业级开源分布式数据库厂商 PingCAP 用户峰会在京举行。参会的有PingCAP和其重量级客户、合作伙伴及产业大咖。我应邀在线参加了会议。 在会议上我听到了PingCAP的创始人兼CEO刘奇的观点:“分布式数据库是一个高度复杂的系统,和云的结合使得复杂性进一步提升。分布式数据库能否存活下去,取决于能否掌握复杂度。” 这个观点我觉得还是很有道理的。分布式数据库相对于单机版的数据库来说,其复杂性是指数级增长的。具体来说,一方面,数据会被存储在不同的机器上,另外一方面,很多查询
“当用户使用软件时,会需要面对的两个鸿沟:一个是执行的鸿沟,在这里,用户要弄清楚如何操作,与软件「对话」;另一个是评估的鸿沟,用户要弄清楚操作的结果。” PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭在《做出让人爱不释手的基础软件》中提到,“ 我们作为设计师的使命就是帮助用户消除可观测性和可交互性这两个鸿沟。”
4 月 7 日至 8 日,由全球分布式云联盟、亚太 CDN 产业联盟、众视 Tech 主办的 2021 GDCC 全球分布式云大会在北京举行,PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭受邀参会发表演讲。同时,大会现场表彰了在分布式云领域做出卓越贡献的企业,PingCAP 获得分布式数据库领导力奖。
最近的大数据是非常的火,如何理解大数据与DATABASE 不同的地方,今天想瞎说八道一下,个人对大数据和数据库之间不同的一些想法。
近些年,由于互联网的快速发展以及线上需求的爆发,直播在国内已经成为一个非常成熟的商业模式。在娱乐、教育、办公等场景中涌现出许多优秀的视频直播产品。随着国内市场竞争日益白热化,加之企业出海渐成趋势,越来越多的直播公司选择走出去,寻找新的海外直播市场,借鉴国内成熟的产品、运营以及商业模式,让全球的用户都用上中国人创造的产品,LiveMe 便是成功的出海直播产品之一。
与Oracle在华大规模裁员相比,国产数据库好消息连连,2019年可以说是国产数据库年。举几个例子,华为推出GaussDB,并成功上线招商银行/工商银行核心系统;中信信用卡系统运行在中兴GoldenDB之上;Oceanbase登顶TPC-C....
过去,TiDB 由于不支持存储过程、大事务的使用也存在一些限制,使得在 TiDB 上进行一些复杂的数据批量处理变得比较复杂。
目前主流的数据库或者NoSQL要么在CAP里面选择AP,比较典型的例子是Cassandra,要么选择CP比如HBase,这两个是目前用得非常多的NoSQL的实现。我们的价值观一定认为未来是分布式的,一定是尽量倾向于全部都拥有,大部分情况下取舍都是HA,主流的比较顶级的数据库都会选择C,分布式系统一定逃不过P,所以A就只能选择HA。现在主要领域是数据库的开发,完全分布式,主要方向和谷歌的F1方向非常类似。 目前看NewSQL代表未来(Google Spanner、F1、FoundationDB),HBase在
今天聊下几类关系型数据库的数据解决方案,算是抛砖引玉,近期也要对技术方向上做一些扩展,也算是前期的小结吧。 Oracle 目前市面上的主流版本应该还是11gR2,记得很多年前有个网站做过一次调查,10g,11g的版本比例差不多是6:3,我想现在11gR2的版本比例应该能够占到90%以上,剩下的份额应该是12c的,现在用10g版本的数据库是少之又少,更早版本的除非业务足够稳定,实在是找不出什么理由不升级了。 来简单说说Oracle的方案。 从灾备的角度来说,那就是毫无悬念的Oracle Data Gu
TiFlash 这个项目的核心思路与和 TiDB 一样:持续听取用户反馈、持续改进、持续优化、高速迭代。最近几周陆续有数十家用户已经率先体验了 TiFlash,测试的过程中很多同学注意到一个现象,短短几周时间,每次 TiFlash 的版本更新都会带来新的性能的改进,速度越来越快,也会问到 TiFlash 越来越快的原理,所以就有了这篇深度解析。
本文介绍了 SandiSolar+通过 TiDB Serverless 构建智慧新能源数据底座的思路与实践。作为一家致力于为全球提供清洁电力解决方案的新能源企业,SandiSolar+面临着处理大量实时数据的挑战。为了应对这一问题,SandiSolar+选择了 TiDB Serverless 作为他们的数据底座。TiDB Serverless 具有灵活扩展、按实际使用量付费、自动伸缩等特点,能够满足 SandiSolar+的实时数据处理需求。未来,SandiSolar+计划在 TiDB Serverless 基础上开发实时计费、高频交易等功能,为光伏产业探索更深层次的服务与盈利模式。
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