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  • pdf文档 TiDB 开源分布式关系型数据库

    Database》 -二 入造YLDB2020 平交星友和北京银行获得 2020 年度亚洲银行家大奖 -直 机 关于 PingCAP 2015年9月 Tipe在GhHub 上开源 2016年4月 独立研发的基于 Google Spanner 的下一代分布式存鱼 引擎Tiky 开乔 2017年6月 获得华创资本领抽的 1500 万美元的日轮融次 18年4月 -TiDB 2.0 GA版本发布 生-TiSpark 开源分布式关系型数据库 2.4 TiFlash 高性能列式分析引擎 为了真正解决企业级用户在高性能实时数据分析领域的业务需求,我们在 TiDB 已有体系架构的基础上, 结合最先进的列式存储与计算技术,研发而成了 Tiflash 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 PingCAP University 是 PingCAP 官方设立的对企业和个人进行 TiDB 全线产品培训并认证的部门, 其培训讲 师团队由来自 PingCAP 官方的资深解决方案架构师、顶尖核心技术研发工程师和高级资深TiDB DBA组成, 拥有丰富且专业的 TiDB 实践经验和培训经验。 培训及认证分为两部分: 。 PCTA (PingCAP Certified TiDB Associate)
    0 码力 | 58 页 | 9.51 MB | 1 年前
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  • pdf文档 分布式NewSQL数据库TiDB

    9/120 FAQ 概览 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 10/120 什么是 什么是TiDB TiDB 是 PingCAP 公司研发的开源分布式关系型数据库。定位于在线事务处理、在线分析处理 HTAP 的融合型数据库产品。兼容 MySQL 协议,⽀持⽔平伸缩,具备强⼀致性和⾼可⽤性。 UCloud 基于PingCAP的TiDB,
    0 码力 | 120 页 | 7.42 MB | 6 月前
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  • pdf文档 TiDB v5.4 中文手册

    · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2852 26 1 文档中心 2 关于 TiDB 2.1 TiDB 简介 TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库,是一款同时支持在线事务处理与在线分析 处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP) 的融合型分布式数据库产品,具备水平扩容或者缩容、金 源码阅读系列文章(八)Online Schema Change 迁移支持 • TiDB Online Schema Change 原理 5.4.1.3 探索更多 • DM 与 online DDL 工具协作细节 5.4.2 下游存在更多列的迁移场景 本文档介绍数据同步时,下游存在更多列的迁移场景需要的注意事项。具体迁移操作可参考已有数据迁移场 景: • 从小数据量 MySQL 迁移数据到 TiDB 用 pt-osc/gh-ost 工具的持续同步 场景。本文仅介绍 DM 与 online DDL 工具协作的细节。 DM 与 online DDL 工具协作细节 DM 与 online DDL 工具 gh-ost 和 pt-osc 在实现 online-schema-change 过程中的协作细节如下。 online-schema-change: gh-ost gh-ost 在实现 online-schema-change
    0 码力 | 2852 页 | 52.59 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 TiDB v6.1 中文手册

    · · · · · · · · · · · · · · · · · · 3572 30 1 文档中心 2 关于 TiDB 2.1 TiDB 简介 TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库,是一款同时支持在线事务处理与在线分析 处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP) 的融合型分布式数据库产品,具备水平扩容或者缩容、金 源码阅读系列文章(八)Online Schema Change 迁移支持 • TiDB Online Schema Change 原理 6.4.1.3 探索更多 • DM 与 online DDL 工具协作细节 6.4.2 下游存在更多列的迁移场景 本文档介绍数据同步时,下游存在更多列的迁移场景需要的注意事项。具体迁移操作可参考已有数据迁移场 景: 557 • 从小数据量 MySQL 迁移数据到 delay(排队延迟时间):系统处理请求时为了等待某种资源的服务,在队列中等待调度的时间。 • Coherency delay(并发等待延迟):系统处理请求时为了访问共享资源,需要和其他并发的任务进行通信 和协作的时间。 系统吞吐指系统每秒完成的请求数量。用户响应时间和吞吐通常是反比倒数的关系。随着吞吐的上升,系统 资源利用率上升,请求服务的排队延迟会随之上升,当资源利用率超过某个拐点,排队延迟会急剧上升。
    0 码力 | 3572 页 | 84.36 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 TiDB中文技术文档

    来完成。 TiDB 对业务没有任何侵入性,能优雅的替换传统的数据库中间件、数据库分库分表等 Sharding 方案。同时它也 让开发运维人员不用关注数据库 Scale 的细节问题,专注于业务开发,极大的提升研发的生产力。 三篇文章了解 TiDB 技术内幕: 说存储 说计算 谈调度 TiDB 简介 TiDB 整体架构 README - 11 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 要深入了解 来完成。 TiDB 对业务没有任何侵入性,能优雅的替换传统的数据库中间件、数据库分库分表等 Sharding 方案。同时它也 让开发运维人员不用关注数据库 Scale 的细节问题,专注于业务开发,极大的提升研发的生产力。 TiDB 简介与整体架构 TiDB 简介 TiDB 简介 - 14 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 三篇文章了解 TiDB 技术内幕: 说存储 说计算 谈调度 要深入了解
    0 码力 | 444 页 | 4.89 MB | 6 月前
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  • pdf文档 TiDB v7.1 中文手册

    · · · · · · · · · · · · · · · · · · 4369 30 1 文档中心 2 关于 TiDB 2.1 TiDB 简介 TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库,是一款同时支持在线事务处理与在线分析 处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP) 的融合型分布式数据库产品,具备水平扩容或者缩容、金 源码阅读系列文章(八)Online Schema Change 迁移支持 • TiDB Online Schema Change 原理 6.5.1.3 探索更多 • DM 与 online DDL 工具协作细节 6.5.2 下游存在更多列的迁移场景 本文档介绍数据同步时,下游存在更多列的迁移场景需要的注意事项。具体迁移操作可参考已有数据迁移场 景: • 从小数据量 MySQL 迁移数据到 TiDB delay(排队延迟时间):系统处理请求时为了等待某种资源的服务,在队列中等待调度的时间。 • Coherency delay(并发等待延迟):系统处理请求时为了访问共享资源,需要和其他并发的任务进行通信 和协作的时间。 系统吞吐指系统每秒完成的请求数量。用户响应时间和吞吐通常是反比倒数的关系。随着吞吐的上升,系统 资源利用率上升,请求服务的排队延迟会随之上升,当资源利用率超过某个拐点,排队延迟会急剧上升。
    0 码力 | 4369 页 | 98.92 MB | 1 年前
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  • pdf文档 TiDB v6.5 中文手册

    · · · · · · · · · · · · · · · · · · 4049 29 1 文档中心 2 关于 TiDB 2.1 TiDB 简介 TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库,是一款同时支持在线事务处理与在线分析 处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP) 的融合型分布式数据库产品,具备水平扩容或者缩容、金 源码阅读系列文章(八)Online Schema Change 迁移支持 • TiDB Online Schema Change 原理 6.4.1.3 探索更多 • DM 与 online DDL 工具协作细节 6.4.2 下游存在更多列的迁移场景 本文档介绍数据同步时,下游存在更多列的迁移场景需要的注意事项。具体迁移操作可参考已有数据迁移场 景: 577 • 从小数据量 MySQL 迁移数据到 delay(排队延迟时间):系统处理请求时为了等待某种资源的服务,在队列中等待调度的时间。 • Coherency delay(并发等待延迟):系统处理请求时为了访问共享资源,需要和其他并发的任务进行通信 和协作的时间。 系统吞吐指系统每秒完成的请求数量。用户响应时间和吞吐通常是反比倒数的关系。随着吞吐的上升,系统 资源利用率上升,请求服务的排队延迟会随之上升,当资源利用率超过某个拐点,排队延迟会急剧上升。
    0 码力 | 4049 页 | 94.00 MB | 1 年前
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  • pdf文档 TiDB v8.0 中文手册

    · · · · · · · · · · · · · · · · · · 4805 31 1 文档中心 2 关于 TiDB 2.1 TiDB 简介 TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库,是一款同时支持在线事务处理与在线分析 处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP) 的融合型分布式数据库产品,具备水平扩容或者缩容、金 源码阅读系列文章(八)Online Schema Change 迁移支持 • TiDB Online Schema Change 原理 6.5.1.3 探索更多 • DM 与 online DDL 工具协作细节 6.5.2 下游存在更多列的迁移场景 本文档介绍数据同步时,下游存在更多列的迁移场景需要的注意事项。具体迁移操作可参考已有数据迁移场 景: • 从小数据量 MySQL 迁移数据到 TiDB delay(排队延迟时间):系统处理请求时为了等待某种资源的服务,在队列中等待调度的时间。 • Coherency delay(并发等待延迟):系统处理请求时为了访问共享资源,需要和其他并发的任务进行通信 和协作的时间。 系统吞吐指系统每秒完成的请求数量。用户响应时间和吞吐通常是反比倒数的关系。随着吞吐的上升,系统 资源利用率上升,请求服务的排队延迟会随之上升,当资源利用率超过某个拐点,排队延迟会急剧上升。
    0 码力 | 4805 页 | 101.28 MB | 1 年前
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  • pdf文档 TiDB v7.5 中文手册

    · · · · · · · · · · · · · · · · · · 4590 31 1 文档中心 2 关于 TiDB 2.1 TiDB 简介 TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库,是一款同时支持在线事务处理与在线分析 处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP) 的融合型分布式数据库产品,具备水平扩容或者缩容、金 源码阅读系列文章(八)Online Schema Change 迁移支持 • TiDB Online Schema Change 原理 6.5.1.3 探索更多 • DM 与 online DDL 工具协作细节 6.5.2 下游存在更多列的迁移场景 本文档介绍数据同步时,下游存在更多列的迁移场景需要的注意事项。具体迁移操作可参考已有数据迁移场 景: • 从小数据量 MySQL 迁移数据到 TiDB delay(排队延迟时间):系统处理请求时为了等待某种资源的服务,在队列中等待调度的时间。 • Coherency delay(并发等待延迟):系统处理请求时为了访问共享资源,需要和其他并发的任务进行通信 和协作的时间。 系统吞吐指系统每秒完成的请求数量。用户响应时间和吞吐通常是反比倒数的关系。随着吞吐的上升,系统 资源利用率上升,请求服务的排队延迟会随之上升,当资源利用率超过某个拐点,排队延迟会急剧上升。
    0 码力 | 4590 页 | 100.91 MB | 1 年前
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  • pdf文档 TiDB v7.6 中文手册

    · · · · · · · · · · · · · · · · · · 4666 31 1 文档中心 2 关于 TiDB 2.1 TiDB 简介 TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库,是一款同时支持在线事务处理与在线分析 处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP) 的融合型分布式数据库产品,具备水平扩容或者缩容、金 源码阅读系列文章(八)Online Schema Change 迁移支持 • TiDB Online Schema Change 原理 6.5.1.3 探索更多 • DM 与 online DDL 工具协作细节 6.5.2 下游存在更多列的迁移场景 本文档介绍数据同步时,下游存在更多列的迁移场景需要的注意事项。具体迁移操作可参考已有数据迁移场 景: • 从小数据量 MySQL 迁移数据到 TiDB delay(排队延迟时间):系统处理请求时为了等待某种资源的服务,在队列中等待调度的时间。 • Coherency delay(并发等待延迟):系统处理请求时为了访问共享资源,需要和其他并发的任务进行通信 和协作的时间。 系统吞吐指系统每秒完成的请求数量。用户响应时间和吞吐通常是反比倒数的关系。随着吞吐的上升,系统 资源利用率上升,请求服务的排队延迟会随之上升,当资源利用率超过某个拐点,排队延迟会急剧上升。
    0 码力 | 4666 页 | 101.24 MB | 1 年前
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