region-split-size = "256MB" 60. # 当 region 写入的数据量超过该阈值的时候，TiKV 会检查该 region 是否需要分裂。为了减少检查过程 61. # 中扫描数据的成本，数据过程中可以将该值设置为32MB，正常运行状态下使用默认值即可。 62. region-split-check-diff = "32MB" 63. 64. [rocksdb] 65. # RocksDB 般建议延迟在 5ms 以下，目前我们已经有相似客户方案，具体请咨询官方 info@pingcap.com。 目前官方文档是获取 TiDB 相关知识最主要、最及时的发布途径。除此之外，我们也有一些技术沟通群，如有需求可 发邮件至 info@pingcap.com 获取。 详细可参考系统变量。 支持，但语义上和 MySQL 有区别，TiDB 是分布式数据库，采用的乐观锁机制，也就说 select for ... ：用于显示 job_id 对应的 DDL 任务的原始 SQL 语 句。此 job_id 只搜索正在执行中的任务以及 DDL 历史作业队列中的最近十条结果。 是的，TiDB 使用的基于成本的优化器（CBO），我们有一个小组单独会对代价模型、统计信息持续优化，除此之外， 我们支持 hash join、soft merge 等关联算法。 可以通过 show stats_healthy

众所周知，金融行业对数据一致性及高可靠、系统高可用、可扩展性、容灾要求较高。传统的解决方案 是同城两个机房提供服务、异地一个机房提供数据容灾能力但不提供服务，此解决方案存在以下缺点： 资源利用率低、维护成本高、RTO (Recovery Time Objective) 及 RPO (Recovery Point Objective) 无法真实达到企业 25 所期望的值。TiDB 采用多副本 + Multi-Raft 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 当前绝大部分企业的业务数据都分散在不 需要将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。传统常见的解决方案是采用 ETL + Hadoop 来完成， 但 Hadoop 体系太复杂，运维、存储成本太高无法满足用户的需求。与 Hadoop 相比，TiDB 就简单得多， 业务通过 ETL 工具或者 TiDB 的同步工具将数据同步到 TiDB，在 TiDB 中可通过 SQL 直接生成报表。 关于

众所周知，金融行业对数据一致性及高可靠、系统高可用、可扩展性、容灾要求较高。传统的解决方案 是同城两个机房提供服务、异地一个机房提供数据容灾能力但不提供服务，此解决方案存在以下缺点： 资源利用率低、维护成本高、RTO (Recovery Time Objective) 及 RPO (Recovery Point Objective) 无法真实达到企业 所期望的值。TiDB 采用多副本 + Multi-Raft 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 当前绝大部分企业的业务数据都分散在不 需要将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。传统常见的解决方案是采用 ETL + Hadoop 来完成， 但 Hadoop 体系太复杂，运维、存储成本太高无法满足用户的需求。与 Hadoop 相比，TiDB 就简单得多， 业务通过 ETL 工具或者 TiDB 的同步工具将数据同步到 TiDB，在 TiDB 中可通过 SQL 直接生成报表。 2.1

分布式数据库，TiDB 以标准的开源模式开发和推广，并在全球建立了高度 活跃的开发者及用户社区生态，获得了全球用户的广泛认可。世界各地的开发者及用户通过下载TiDB 社区版及参考丰富的在线技术手册及文档可以非常快捷和低成本地启动对TiDB 的评估测试，并把 TiDB 应用于一些非关键的业务场景。 同时TiDB 在国内外包括银行证券，保险，大型制造，电信，能源，电商等企业级市场上拥有大虽商 业客户及落地案例。企业用户 Data Migration (DM) 是一体化的数据迁移任务管理平台，支持从 MySQL/MariaDB 到TiDB 的全量 数据迁移和增量数据复制，使用 DM 工具有利于简化错误处理流程，降低运维成本，主要优势如下: 。 数据迁移任务的高可用 。 先进的分库分表合并技术 - 分库分表数据同步合并 - 独有的分库分表 DDL 合并技术 。 ”易用的错误处理机制 2 dt Prometheus TiDB 服务。TiDB Cloud 屏蔽 TiDB 数据库部署、运维和性能调优的复杂性，通过界面上几下点击就可以快速创建和管理 TiDB 实例，使用户可以专注于自身业务应用程序的开发，降低总体拥有成本。 公有云服务商 Region 程户VPC 下 Toevc 人有

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众所周知，金融行业对数据一致性及高可靠、系统高可用、可扩展性、容灾要求较高。传统的解决方案 是同城两个机房提供服务、异地一个机房提供数据容灾能力但不提供服务，此解决方案存在以下缺点： 资源利用率低、维护成本高、RTO (Recovery Time Objective) 及 RPO (Recovery Point Objective) 无法真实达到企业 27 所期望的值。TiDB 采用多副本 + Multi-Raft 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。 • 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 需要将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。传统常见的解决方案是采用 ETL + Hadoop 来完成， 但 Hadoop 体系太复杂，运维、存储成本太高无法满足用户的需求。与 Hadoop 相比，TiDB 就简单得多， 业务通过 ETL 工具或者 TiDB 的同步工具将数据同步到 TiDB，在 TiDB 中可通过 SQL 直接生成报表。 关于

众所周知，⾦融⾏业对数据⼀致性及⾼可靠、系统⾼可⽤、可扩展性、容灾要求较⾼。传统的解决⽅案是同城两个机房提供服务、异地⼀个机房提供数据容灾能⼒但不提供服务，此解决⽅案存 在以下缺点：资源利⽤率低、维护成本⾼、RTO (Recovery Time Objective) 及 RPO (Recovery Point Objective) ⽆法真实达到企业所期望的值。TiDB 采⽤多副本 + Multi-Raft 14/120 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。 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 故需要将分散在各个系统的 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。传统常⻅的解决⽅案是采⽤ ETL + Hadoop 来完成，但 Hadoop 体系太复杂，运维、存储成本太⾼⽆法满⾜⽤⼾ 的需求。与 Hadoop 相⽐，TiDB 就简单得多，业务通过 ETL ⼯具或者 TiDB 的同步⼯具将数据同步到 TiDB，在 TiDB 中可通过 SQL 直接⽣成报表 真正⾦融级⾼可⽤

二、TiDB 在 AWS 上的最佳实践 在 TiDB Operator 上更进一步 —— TiDB Cloud 2021/07/03 成本 - Kubernetes 维护成本 - TiDB-Operator 维护成本 - TiDB 维护成本 在 TiDB Operator 上更进一步 —— TiDB Cloud 2021/07/03 HTAP 场景与 TiDB

TiDB。提供丰富的数据迁移工具帮助应用便捷完成数据迁移。 2.1.2 四大核心应用场景 • 金融行业场景 金融行业对数据一致性及高可靠、系统高可用、可扩展性、容灾要求较高。传统的解决方案的资源利用 率低，维护成本高。TiDB 采用多副本 + Multi-Raft 协议的方式将数据调度到不同的机房、机架、机器，确 保系统的 RTO <= 30s 及 RPO = 0。 33 • 海量数据及高并发的 OLTP 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 通过开启配置项 logical-import-prep-stmt，TiDB Lightning 逻辑导入模式中执行的 SQL 语句将通过使用 预处理语句和客户端语句缓存，降低 TiDB SQL 解析和编译的成本，提升 SQL 执行效率，并有更大机会命 中执行计划缓存，提升逻辑导入的速度。 更多信息，请参考用户文档。 • 分区表的全局索引成为正式功能 (GA) #45133 @mjonss @Defined2014

TiDB。提供丰富的数据迁移工具帮助应用便捷完成数据迁移。 2.1.2 四大核心应用场景 • 金融行业场景 金融行业对数据一致性及高可靠、系统高可用、可扩展性、容灾要求较高。传统的解决方案的资源利用 率低，维护成本高。TiDB 采用多副本 + Multi-Raft 协议的方式将数据调度到不同的机房、机架、机器，确 保系统的 RTO <= 30s 及 RPO = 0。 38 • 海量数据及高并发的 OLTP 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 通过开启配置项 logical-import-prep-stmt，TiDB Lightning 逻辑导入模式中执行的 SQL 语句将通过使用 预处理语句和客户端语句缓存，降低 TiDB SQL 解析和编译的成本，提升 SQL 执行效率，并有更大机会命 中执行计划缓存，提升逻辑导入的速度。 更多信息，请参考用户文档。 • 分区表的全局索引成为正式功能 (GA) #45133 @mjonss @Defined2014