07 15荣誉1 07 16 代表用户 08 第二章 TiDB 开源分布式关系型数据库 2.1 产品简介。 2.2 TiDB架构图.ee 10 23 核必特性 11 2.4 TiFlash 高性能列式分析引擎 12 25 TiDB企业 12 2.6 TiDB 社区版与企业版差异 13 第三章 TiDB 生态工具 3.1 数据迁移 . 16 5 PingCAPCOM 章 - TiDB 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 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。企业用户对产品的稳定性、可靠性、高性能，安全性以及业务连续性等都有非常严 苛的要求，TiDB 企业版产品为企业用户提供高品质的商业化产品，同时通过企业订阅的交付方式，为 用户带来持续的技术保障，建立针对关键计算和生产环境的技术支撑能力并确保

置实现业务资 源隔离。 – 增加重要数据的副本数，提高业务可用性和数据可靠性。 – 将最新数据存入 SSD，历史数据存入 HDD，降低归档数据存储成本。 – 把热点数据的 leader 放到高性能的 TiKV 实例上。 – 将冷数据分离到不同的存储中以提高可用性。 用户文档，#18030 • 临时表 新增对 CREATE [GLOBAL] TEMPORARY TABLE 语句的支持。 提供高 性能、高吞吐的 SQL 算法，可以大幅度缩短分析查询的执行时间。 3.2.2 体验步骤 本文的步骤以 TPC-H 数据集为例，通过其中一个查询场景来体验 TiDB HTAP 的便捷性和高性能。TPC-H 是业界较 为流行的决策支持（Desision Support）业务 Benchmark。它包含大数据量下，一个业务决策分析系统所需要响 应的不同类型高复杂度的即席查询。如果需要体验 TPC-H 软件和硬件环境建议配置 TiDB 作为一款开源分布式 NewSQL 数据库，可以很好的部署和运行在 Intel 架构服务器环境、ARM 架构的服务器 环境及主流虚拟化环境，并支持绝大多数的主流硬件网络。作为一款高性能数据库系统，TiDB 支持主流的 Linux 操作系统环境。 4.1.1 Linux 操作系统版本要求 Linux 操作系统平台 版本 Red Hat Enterprise Linux 7.3

性能、高吞吐的 SQL 算法，可以大幅度缩短分析查询的执行时间。 3.2.2 体验步骤 本文的步骤以业界比较流行的 TPC-H 数据集为例，通过其中一个查询场景来体验 TiDB HTAP 的便捷性和高性能。 3.2.2.1 第 1 步：部署试用环境 在试用 TiDB HTAP 功能前，请按照TiDB 数据库快速上手指南中的步骤准备 TiDB 本地测试环境，执行以下命令启 动 TiDB 集群： tiup 软件和硬件环境建议配置 TiDB 作为一款开源分布式 NewSQL 数据库，可以很好的部署和运行在 Intel 架构服务器环境、ARM 架构的服务器 环境及主流虚拟化环境，并支持绝大多数的主流硬件网络。作为一款高性能数据库系统，TiDB 支持主流的 Linux 操作系统环境。 4.1.1 Linux 操作系统版本要求 Linux 操作系统平台 版本 Red Hat Enterprise Linux 7.3 • TiKV 硬盘大小配置建议 PCI-E SSD 不超过 2 TB，普通 SSD 不超过 1.5 TB。 • TiFlash 支持多盘部署。 • TiFlash 数据目录的第一块磁盘推荐用高性能 SSD 来缓冲 TiKV 同步数据的实时写入，该盘 性能应不低于 TiKV 所使用的磁盘，比如 PCI-E SSD。并且该磁盘容量建议不小于总容量的 10%，否则它可能成为这个节点的能承载的数据量的瓶颈。而其他磁盘可以根据需求部

创始人. CEO/CTO 是分布式计算领域的旗帜性人物和开源社区领袖，同时是国际知名开源项目 Codis 作者。 Codis 是基于 Redis 的分布式集群解决方案， 为用户提供在线弹性伸缩和高性能的缓存服务，该项目 目前已广泛被各大互 联网公司（百度/小米/滴滴/猎豹 等）采用。 核心技术团队均为一线互联网公司基础架构部资深架构师，有技术改变世界的强烈抱负。 2013年以后 2008年至2013年

软件和硬件环境建议配置 TiDB 作为一款开源分布式 NewSQL 数据库，可以很好的部署和运行在 Intel 架构服务器环境、ARM 架构的服务器 环境及主流虚拟化环境，并支持绝大多数的主流硬件网络。作为一款高性能数据库系统，TiDB 支持主流的 Linux 操作系统环境。 4.1.1 Linux 操作系统版本要求 Linux 操作系统平台 版本 Red Hat Enterprise Linux 7.3 • TiKV 硬盘大小配置建议 PCI-E SSD 不超过 2 TB，普通 SSD 不超过 1.5 TB。 • TiFlash 支持多盘部署。 • TiFlash 数据目录的第一块磁盘推荐用高性能 SSD 来缓冲 TiKV 同步数据的实时写入，该盘 性能应不低于 TiKV 所使用的磁盘，比如 PCI-E SSD。并且该磁盘容量建议不小于总容量的 10%，否则它可能成为这个节点的能承载的数据量的瓶颈。而其他磁盘可以根据需求部 tidb: log.level: "error" prepared-plan-cache.enabled: true 4.6.1.1.2 TiKV 配置 升高 TiKV 的日志级别同样有利于提高性能表现。 TiKV 集群存在多个 Column Family，包括 Default CF、Write CF 和 LockCF，主要用于存储不同类型的数据。对于 Sysbench 测试，需要关注 Default

target="_blank">行级 TTL（从 �→ v7.0.0 开始 GA） 支持通过后台任务自动删除超过生命周期 (Time to live) 的数据， �→ 并以此来自动管理数据规模并提高性能。 33 生成列 1PC Y Y Y Y Y Y Y Y N 大事务 (10 GB) Y Y Y Y Y Y Y Y Y 悲观事务 Y Y Y Y Y Y Y Y Y 4从TiDB v6.4.0 开始，支持高性能、全局单调递增的 AUTO_INCREMENT 列。 64 事务 7.1 6.5 6.1 5.4 5.3 5.2 5.1 5.0 4.0 乐观事务 Y Y Y Y Y Y Y Y Y 可重复读隔离（快照隔离） 提供高 性能、高吞吐的 SQL 算法，可以大幅度缩短分析查询的执行时间。 3.2.2 体验步骤 本文的步骤以 TPC-H 数据集为例，通过其中一个查询场景来体验 TiDB HTAP 的便捷性和高性能。TPC-H 是业界较 为流行的决策支持（Desision Support）业务 Benchmark。它包含大数据量下，一个业务决策分析系统所需要响 应的不同类型高复杂度的即席查询。如果需要体验 TPC-H

提供高 性能、高吞吐的 SQL 算法，可以大幅度缩短分析查询的执行时间。 3.2.2 体验步骤 本文的步骤以 TPC-H 数据集为例，通过其中一个查询场景来体验 TiDB HTAP 的便捷性和高性能。TPC-H 是业界较 为流行的决策支持（Desision Support）业务 Benchmark。它包含大数据量下，一个业务决策分析系统所需要响 应的不同类型高复杂度的即席查询。如果需要体验 TPC-H 软件和硬件环境建议配置 TiDB 作为一款开源分布式 NewSQL 数据库，可以很好地部署和运行在 Intel 架构服务器环境、ARM 架构的服务器 环境及主流虚拟化环境，并支持绝大多数的主流硬件网络。作为一款高性能数据库系统，TiDB 支持主流的 Linux 操作系统环境。 91 4.1.1 Linux 操作系统版本要求 Linux 操作系统 版本 Red Hat Enterprise Linux 7 • TiKV 硬盘大小配置建议 PCI-E SSD 不超过 2 TB，普通 SSD 不超过 1.5 TB。 • TiFlash 支持多盘部署。 • TiFlash 数据目录的第一块磁盘推荐用高性能 SSD 来缓冲 TiKV 同步数据的实时写入，该盘 性能应不低于 TiKV 所使用的磁盘，比如 PCI-E SSD。并且该磁盘容量建议不小于总容量的 10%，否则它可能成为这个节点的能承载的数据量的瓶颈。而其他磁盘可以根据需求部

描述 TiDB Lightning logical- �→ import �→ -prep- �→ stmt 新增 在逻辑导 入模式下， 该参数控 制是否使 用预处理 语句和语 句缓存来 提高性能。 默认值为 false。 BR --log. �→ crypter �→ .key 新增 设置日志 备份数据 的加密密 钥，十六 进制字符 串格式， aes128- �→ ctr 对 应 128 N N List 分区 Y Y Y Y Y Y Y Y E E E E List COLUMNS 分区 Y Y Y Y Y Y Y Y E E E E 4从TiDB v6.4.0 开始，支持高性能、全局单调递增的 AUTO_INCREMENT 列。 66 分区 8.4 8.3 8.2 8.1 7.5 7.1 6.5 6.1 5.4 5.3 5.2 5.1 List 和 List COLUMNS 性能、高吞吐的 SQL 算法，可以大幅度缩短分析查询的执行时间。 88 3.2.2 体验步骤 本文的步骤以 TPC-H 数据集为例，通过其中一个查询场景来体验 TiDB HTAP 的便捷性和高性能。TPC-H 是业界较 为流行的决策支持（Decision Support）业务 Benchmark。它包含大数据量下，一个业务决策分析系统所需要响 应的不同类型高复杂度的即席查询。如果需要体验 TPC-H

描述 TiDB Lightning logical- �→ import �→ -prep- �→ stmt 新增 在逻辑导 入模式下， 该参数控 制是否使 用预处理 语句和语 句缓存来 提高性能。 默认值为 false。 BR --log. �→ crypter �→ .key 新增 设置日志 备份数据 的加密密 钥，十六 进制字符 串格式， aes128- �→ ctr 对 应 128 TTL (Time to Live) Y Y Y Y Y Y E N N N N N DDL 算法断言 Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y 4从TiDB v6.4.0 开始，支持高性能、全局单调递增的 AUTO_INCREMENT 列。 70 数据定义语言 (DDL) 8.4 8.3 8.2 8.1 7.5 7.1 6.5 6.1 5.4 5.3 5.2 5.1 在单条语句中添加多列 提供高 性能、高吞吐的 SQL 算法，可以大幅度缩短分析查询的执行时间。 3.2.2 体验步骤 本文的步骤以 TPC-H 数据集为例，通过其中一个查询场景来体验 TiDB HTAP 的便捷性和高性能。TPC-H 是业界较 为流行的决策支持（Decision Support）业务 Benchmark。它包含大数据量下，一个业务决策分析系统所需要响 应的不同类型高复杂度的即席查询。如果需要体验 TPC-H

INDEX) 时，其性能与使用多个独立的 SQL 语句 添加多个索引的性能接近。从 v7.5.0 起，在一个 SQL 语句中添加多个索引的性能有了显著的变化，尤其 是在宽表的场景，内部测试数据显示最高性能可提升 94%。 2.2.1.3 数据库管理 • DDL 任务支持暂停和恢复操作成为正式功能 (GA) #18015 @godouxm 在 v7.2.0 中引入的 DDL 任务的暂停和恢复功能成为正式功能 Y Y Y Y Y Y Y Y 可重复读隔离（快照隔离） Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y 读已提交隔离 Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y 4从TiDB v6.4.0 开始，支持高性能、全局单调递增的 AUTO_INCREMENT 列。 49 2.3.7 分区 分区 7.5 7.1 6.5 6.1 5.4 5.3 5.2 5.1 5.0 4.0 Range 分区 Y Y Y 提供高 性能、高吞吐的 SQL 算法，可以大幅度缩短分析查询的执行时间。 3.2.2 体验步骤 本文的步骤以 TPC-H 数据集为例，通过其中一个查询场景来体验 TiDB HTAP 的便捷性和高性能。TPC-H 是业界较 为流行的决策支持（Decision Support）业务 Benchmark。它包含大数据量下，一个业务决策分析系统所需要响 应的不同类型高复杂度的即席查询。如果需要体验 TPC-H