· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 29 2.2 TiDB 5.4 Release Notes · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · Report – v5.4.0 vs. v5.3.0 · · · · · · · · · · · 70 2.5.3 TiDB TPC-H Performance Test Report – TiDB v5.4 MPP mode vs. Greenplum 6.15.0 and Apache Spark 3.1.1 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 74 · · · · · · 258 5.3.8 Replicate Incremental Data between TiDB Clusters in Real Time· · · · · 261 5.4 Advanced Migration· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 28 2.2 TiDB 5.4 Release Notes · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 58 2.5.3 TiDB TPC-H 性能对比测试报告 - v5.4 MPP 模式对比 Greenplum 6.15.0 以及 Apache Spark 3.1.1 · · · · · · 61 2.6 与 MySQL 兼容性对比 · · · · · · · · · 将 TiDB 集群的增量数据实时同步到另一集群 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 194 5.4 复杂迁移场景· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

o 5.3 物流 中通快递 - 从 Exadata 到TiDB HTAP 的升级之路 …37 5.4 零售 多点DMall- TiDB 助力新零售"业财一体化"运营 “039 5.5 互联网 小红书-TiDB HTAP 助力小红书业务升级“0 41 美国点评 -TiDB Operator 开启云原生运维的新时代 业务范围涵盖涵半投资银行直接投资.证券.保险.基金、飞机租 赁.资产管理,金融科技等多个领域,为全球客户提供全面的金融服务。 业务挑战 中国银行在生产实践中采用中 Zabbix 运维监控方案, 作为开源云原生方案, Zabbix 一直使用 MySQL 作为 后端存储, 在面对更大规模监控需求的时候, 单机 MySQL 数据库面临性能和容量瓶颈, 无法支持几T量级 的数据, 使得监控对象的数量和数据存储时间不能莱得。 TiDB 是兼容 MySQL 协议的分布式数据库, 在易用性与平滑升级方面比其他监控后台数据库方案更有优 势,中国银行决定采用 TiDB 痊换 Zabbix 后端的 MySQL,构建新一代运维监控平台。 Tizabbix 解决方案 在不改动 Zabbix 源码的情况下,采用 TiDB 普换 MYSQL, 实现监控数据的采集,存储和查询, 把监控对象的 自动注册改为使用 API 延迟注册, 解决事务冲突的问题TiDB

5.可配置的load balance和重连策略 6、query build 7、Object mapper Datastax java driver 1.ansible自动部署 2.Zabbix监控 运维和监控 运维和监控 性能调优 1.集群调优 1)Cassandra本身参数优化设置 2)JVM参数优化设置 2.schema设计优化 性能调优-集群调优化 集群参数设置 1

210 5.3.2 Comparison . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211 5.4 ShardingSphere‐Scaling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211 5 The advantage of ShardingSphere‐Sidecar lies in its cloud native support for Kubernetes and Mesos. 5.4 ShardingSphere-Scaling 5.4.1 Introduction ShardingSphere‐Scaling is a common solution for migrating ShardingSphere or scaling data in Apache ShardingSphere since 4.1.0, current state is Experimental version. 5.4. ShardingSphere-Scaling 211 Apache ShardingSphere document, v5.1.1 5.4.2 Build Build&Deployment

194 5.3.2 对比 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195 5.4 ShardingSphere‐Scaling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195 5 Kubernetes 和 Mesos 的云原生支持。 5.4 ShardingSphere-Scaling 5.4.1 简介 ShardingSphere‐Scaling 是一个提供给用户的通用的 ShardingSphere 数据接入迁移，及弹性伸缩的解决 方案。 于 4.1.0 开始向用户提供，目前仍处于 实验室版本。 5.4. ShardingSphere-Scaling 195 scalingName 和 scaling 部分。 配置项说明： rules: - !SHARDING # 忽略的配置 scalingName: # 启用的弹性伸缩配置名称 scaling: 5.4. ShardingSphere-Scaling 196 Apache ShardingSphere document, v5.1.1 (+):

189 5.3.2 对比 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189 5.4 ShardingSphere‐Scaling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190 5 Apache ShardingSphere document, v5.1.0 ShardingSphere‐Sidecar 的优势在于对 Kubernetes 和 Mesos 的云原生支持。 5.4 ShardingSphere-Scaling 5.4.1 简介 ShardingSphere‐Scaling 是一个提供给用户的通用的 ShardingSphere 数据接入迁移，及弹性伸缩的解决 server-lists: localhost:2181 retryIntervalMilliseconds: 500 timeToLiveSeconds: 60 maxRetries: 3 5.4. ShardingSphere-Scaling 190 Apache ShardingSphere document, v5.1.0 operationTimeoutMilliseconds:

total_amount FROM trips LIMIT 5 ┌─evalMLMethod(model, trip_distance)─┬─total_amount─┐ │ 8.217837149438552 │ 5.4 │ │ 7.907950166848444 │ 4.6 │ │ 33.62856972182739 │ 23.4 │ │ 9.147498097208874 │ 5.8 │ │ 11.936480940519843 toYear(pickup_datetime) LIMIT 5 ┌─evalMLMethod(model, trip_distance)─┬─total_amount─┐ │ 8.087692004204174 │ 5.4 │ │ 7.861181608305352 │ 4.6 │ │ 26.661544467907536 │ 23.4 │ │ 8.767223191900637 │ 5.8 │ │ 10.80581675499003 prediction, total_amount FROM trips LIMIT 5 ┌─────────prediction─┬─total_amount─┐ │ 8.096942220719471 │ 5.4 │ │ 7.6722147935759955 │ 4.6 │ │ 26.433542947767798 │ 23.4 │ │ 8.506852274026288 │ 5.8 │ │ 11.555079604924444