高性能列式分析引擎。 Tiflash 是TiDB 数据库的扩展分析引擎，核心基于列存储引擎和矢量计算引擎， 与 TiDB 紧密集成，通 过Raft Learner副本技术同步数据，对TiDB 集群的 OLTP 交易几乎没有影响。提供和 TiDB 保持强一致 的数据读取，是真正的内核级 HTAP 分布式混合负载数据处理平台。 这套系统可以很好的解决: 行存储和列存储的取舍问题; OLTP 负载和 OLAP 群的节点，实现效益 / 成本的 最大化。 。 高可用: 数据的多个副本分布在云上不同的可用区，容忍单点故障，实现服务自 续性。 *。 HTAP: 支持面向关键业务的交易型工作负载和低延迟实时分析型工作负载，提供大规模的联机交易 处理 (OLTP) 与联机分析处理 (DOLAP) 的一站式解决方案。 。 多云支持: TiDB Cloud 当前支持用户选择在 AWS 或者 Google Cloud 分布式数据库实践 新一代财富管理平台是支撑光大银行理财公司运营的核心系统，提供理财业务的全流程管理。依托私有 云基础设施与平台 4.0 开发框架，光大银行定制了分布式批处理方案，设计目标是余额宝每小时理财交易 2000 万笔，零钱通单日 5000 万笔，同时还要满足未来 3-5 年业务发展和接入更多互联网代销渠道需求。 光大银行在同城两数据中心构建 TiDB 双活集群，采用 5副本 TiKV，设计 40TB

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 816 10.16.1 TiFlash 未能正常启动 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 级别，传统的解决方案是通过 OLTP 型数据库处理在线联机交易业务，通过 ETL 工具将数据同步到 OLAP 型数据库进行数据分析，这种处理方案存在存储成本高、实时性差等多方面的问题。TiDB 在 4.0 版 本中引入列存储引擎 TiFlash 结合行存储引擎 TiKV 构建真正的 HTAP 数据库，在增加少量存储成本的情况 下，可以在同一个系统中做联机交易处理、实时数据分析，极大地节省企业的成本。 • Region 的多副本丢失时，用户需要停机所有 TiKV， 使用 TiKV Control 逐一对 TiKV 进行恢复。从 TiDB v6.1.0 起，该过程被完全自动化且不需要停机，恢复过程 中不影响其他正常的在线业务。通过 PD Control 触发在线有损恢复数据，大幅简化了恢复步骤，缩短了 恢复所需时间，提供了更加友好的恢复摘要信息。 用户文档，#10483 • 历史统计信息采集持久化 支持通过

适用于需要实时处理的大规模数据和高并发场景。TiDB 在 4.0 版本中引入列存储引擎 TiFlash，结合 行存储引擎 TiKV 构建真正的 HTAP 数据库，在增加少量存储成本的情况下，可以在同一个系统中做联机 交易处理、实时数据分析，极大地节省企业的成本。 • 数据汇聚、二次加工处理的场景 TiDB 适用于将企业分散在各个系统的数据汇聚在同一个系统，并进行二次加工处理生成 T+0 或 T+1 的报 表。与 0/pd-microservices">支持拆分 PD 功能为微服务， �→ 提高可扩展性（实验特性） Placement Driver (PD) 包含了多个确保 TiDB 集群能正常运行的关键模块。当集群的工作负载增加时， �→ PD 中各模块的资源消耗也会随之增加，造成这些模块间功能的相互干扰， �→ 进而影响整个集群的服务质量。为了解决该问题，从 v8.0.0 起，TiDB 分统计信息过旧引发的性能问题，进而提升了数据库稳定性。 更多信息，请参考用户文档。 • 解除执行计划缓存的部分限制 #49161 @mjonss @qw4990 TiDB 支持执行计划缓存，能够有效降低交易类业务系统的处理时延，是提升性能的重要手段。在 v8.0.0 中，TiDB 解除了执行计划缓存的几个限制，含有以下内容的执行计划均能够被缓存： – 分区表 – 生成列，包含依赖生成列的对象（比如多值索引）

适用于需要实时处理的大规模数据和高并发场景。TiDB 在 4.0 版本中引入列存储引擎 TiFlash，结合 行存储引擎 TiKV 构建真正的 HTAP 数据库，在增加少量存储成本的情况下，可以在同一个系统中做联机 交易处理、实时数据分析，极大地节省企业的成本。 • 数据汇聚、二次加工处理的场景 TiDB 适用于将企业分散在各个系统的数据汇聚在同一个系统，并进行二次加工处理生成 T+0 或 T+1 的报 表。与 更多信息，请参考用户文档。 • 增强缓存非 Prepare 语句执行计划的能力（实验特性）#36598 @qw4990 TiDB v7.0.0 引入了非 Prepare 语句的执行计划缓存作为实验特性，以提升在线交易场景的并发处理能力。 在 v7.1.0 中，TiDB 继续增强非 Prepare 语句执行计划，支持缓存更多模式的 SQL。 为了提升内存利用率，TiDB v7.1.0 将非 Prepare 与 Prepare 资源将受到配额限制，防止某一资源组的过度消 耗对其他资源组的会话造成影响。 该特性也可以将多个来自不同系统的中小型应用整合到同一个 TiDB 集群中。即使某个应用的负载增加， 也不会影响其他应用的正常运行。而在系统负载较低的时候，繁忙的应用即使超出设定的配额，仍可 获得所需系统资源，实现资源的最大化利用。此外，合理利用资源管控特性可以减少集群数量，降低 运维难度及管理成本。 在 TiDB v7

Real-time HTAP 场景 场景 随着 5G、物联⽹、⼈⼯智能的⾼速发展，企业所⽣产的数据会越来越多，其规模可能达到数百 TB 甚⾄ PB 级别，传统的解决⽅案是通过 OLTP 型数据库处理在线联机交易业务，通过 ETL 适⽤场景 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 14/120 ⼯具将数据同步到 OLAP 型数据库进⾏数据分析， ⾼、实时性差等多⽅⾯的问题。TiDB 在 4.0 版本中引⼊列存储引擎 TiFlash 结合⾏存储引擎 TiKV 构建真正 的 HTAP 数据库，在增加少量存储成本的情况下，可以在同⼀个系统中做联机交易处理、实时数据分析，极⼤地节省企业的成本。 数据汇聚、⼆次加⼯处理的场景 数据汇聚、⼆次加⼯处理的场景 当前绝⼤部分企业的业务数据都分散在不同的系统中，没有⼀个统⼀的汇总，随着业务的发展，企业的决策 Unknown or incorrect time zone: 'UTC' 错误 错误? 这是因为下游 MySQL 没有加载时区，可以通过 mysql_tzinfo_to_sql 命令加载时区，加载后就可以正常创建任务或同步任务。 mysql_tzinfo_to_sql /usr/share/zoneinfo | mysql -u root mysql -p Q20: TiDB数据库报错 数据库报错 ERROR

适用于需要实时处理的大规模数据和高并发场景。TiDB 在 4.0 版本中引入列存储引擎 TiFlash，结合 行存储引擎 TiKV 构建真正的 HTAP 数据库，在增加少量存储成本的情况下，可以在同一个系统中做联机 交易处理、实时数据分析，极大地节省企业的成本。 • 数据汇聚、二次加工处理的场景 TiDB 适用于将企业分散在各个系统的数据汇聚在同一个系统，并进行二次加工处理生成 T+0 或 T+1 的报 表。与 MARKER，此时 TiDB 运行日志中的 SQL 文本会被标记。还可以通过 TiDB server 的 collect-log 子命令将日志中标记的敏感数 据删除，在数据安全的情况下展示日志；或移除所有标记，获取正常日志。该功能在 v8.1.0 成为正式功 能。 更多信息，请参考用户文档。 2.2.1.5 数据迁移 • IMPORT INTO ... FROM SELECT 语法成为正式功能 (GA) #49883 物理导入模式下导入数据时，从 PD 获取到的 Region 没有 Leader 的问题 #51124 #50501 @Leavrth * 修复日志备份在暂停、停止、再重建任务操作后，虽然任务状态显示正常，但 Checkpoint 不推 进的问题 #53047 @RidRisR * 修复不稳定测试用例 TestClearCache #51671 @zxc111 * 修复不稳定测试用例 TestG

适用于需要实时处理的大规模数据和高并发场景。TiDB 在 4.0 版本中引入列存储引擎 TiFlash，结合 行存储引擎 TiKV 构建真正的 HTAP 数据库，在增加少量存储成本的情况下，可以在同一个系统中做联机 交易处理、实时数据分析，极大地节省企业的成本。 • 数据汇聚、二次加工处理的场景 TiDB 适用于将企业分散在各个系统的数据汇聚在同一个系统，并进行二次加工处理生成 T+0 或 T+1 的报 表。与 起，BR 数 据恢复对 TiCDC 的限制被放宽：如果所恢复数据的 BackupTS（即备份时间）早于 Changefeed 的CheckpointTS （即记录当前同步进度的时间戳），BR 数据恢复可以正常进行。考虑到 BackupTS 的时间通常较早，此时 可以认为绝大部分场景下，当集群存在 TiCDC 同步任务时，BR 都可以进行数据恢复。#53131 @YuJuncen 2.2.2.2 MySQL @glorv – 修复 advance-ts-interval 配置未被用于限制 CDC 和 log-backup 模块中 check_leader 操作的 timeout， 导致在某些情况下 TiKV 正常重启时 resolved_ts lag 过大的问题 #17107 @MyonKeminta • PD – 修复 ALTER PLACEMENT POLICY 无法修改 placement policy

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · 957 7.8.26 为什么恢复暂停的 changefeed 后，changefeed 同步延迟越来越高，数分钟后才恢复正常？ · · · 957 7.8.27 在两个异地 TiDB 集群之间同步数据，如何部署 TiCDC？· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 适用于需要实时处理的大规模数据和高并发场景。TiDB 在 4.0 版本中引入列存储引擎 TiFlash，结合 行存储引擎 TiKV 构建真正的 HTAP 数据库，在增加少量存储成本的情况下，可以在同一个系统中做联机 交易处理、实时数据分析，极大地节省企业的成本。 • 数据汇聚、二次加工处理的场景 TiDB 适用于将企业分散在各个系统的数据汇聚在同一个系统，并进行二次加工处理生成 T+0 或 T+1 的报 表。与 @time-and-fate – 修复当一条 SQL 绑定涉及窗口函数时，有一定概率不生效的问题 #55981 @winoros – 修复统计信息初始化时，使用非二进制排序规则的字符串类型列的统计信息可能无法正常加载的 问题 #55684 @winoros – 修复当查询条件为 column IS NULL 访问唯一索引时，优化器将行数错误地估算为 1 的问题 #56116 @hawkingrei –

适用于需要实时处理的大规模数据和高并发场景。TiDB 在 4.0 版本中引入列存储引擎 TiFlash，结合 行存储引擎 TiKV 构建真正的 HTAP 数据库，在增加少量存储成本的情况下，可以在同一个系统中做联机 交易处理、实时数据分析，极大地节省企业的成本。 • 数据汇聚、二次加工处理的场景 TiDB 适用于将企业分散在各个系统的数据汇聚在同一个系统，并进行二次加工处理生成 T+0 或 T+1 的报 表。与 @time-and-fate – 修复当一条 SQL 绑定涉及窗口函数时，有一定概率不生效的问题 #55981 @winoros – 修复统计信息初始化时，使用非二进制排序规则的字符串类型列的统计信息可能无法正常加载的 问题 #55684 @winoros – 修复当查询条件为 column IS NULL 访问唯一索引时，优化器将行数错误地估算为 1 的问题 #56116 @hawkingrei – 系统用户（部署会自动创建）来做集群的内部管理，默认使用 22 端 口通过 ssh 登录目标机器 • replication.enable-placement-rules：设置这个 PD 参数来确保 TiFlash 正常运行 • host：设置为本部署主机的 IP 配置模板如下： # # Global variables are applied to all deployments and used as the

适用于需要实时处理的大规模数据和高并发场景。TiDB 在 4.0 版本中引入列存储引擎 TiFlash，结合 行存储引擎 TiKV 构建真正的 HTAP 数据库，在增加少量存储成本的情况下，可以在同一个系统中做联机 交易处理、实时数据分析，极大地节省企业的成本。 • 数据汇聚、二次加工处理的场景 TiDB 适用于将企业分散在各个系统的数据汇聚在同一个系统，并进行二次加工处理生成 T+0 或 T+1 的报 表。与 445494839813079041; 更多信息，请参考用户文档。 • 支持自动终止长时间未提交的空闲事务 #48714 @crazycs520 在网络异常断开或应用程序故障时，COMMIT/ROLLBACK 语句可能无法正常传送到数据库。这种情况可能 导致数据库锁未能及时释放，进而引起事务锁等待以及数据库连接数快速增加。这类问题在测试环境 中较常见，但在线上环境也会偶尔发生，并且有时难以迅速诊断。为有效防止此类问题的发生，TiDB PD – 修复 PD 内 etcd 健康检查没有移除过期地址的问题 #7226 @iosmanthus – 修复 PD Leader 切换且新 Leader 与调用方之间存在网络隔离时，调用方不能正常更新 Leader 信息的 问题 #7416 @CabinfeverB – 将 Gin Web Framework 的版本从 v1.8.1 升级到 v1.9.1 以修复部分安全问题 #7438 @niubell