· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2995 15.5.1 Region/peer/Raft group · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2995 15.5.2 Region processing and real-time data analysis in the same system, which greatly saves the cost. • Data aggregation and secondary processing scenarios The application data of most companies are scattered in different MICROSECOND(), MINUTE(), SEC- OND(), SYSDATE() * Type conversion function: CAST(time, real) * Aggregation functions: GROUP_CONCAT(), SUM(enum) – Support 512-bit SIMD – Enhance the cleanup algorithm for outdated

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2744 15.5.1 Region/peer/Raft group · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2744 15.5.2 Region processing and real-time data analysis in the same system, which greatly saves the cost. • Data aggregation and secondary processing scenarios The application data of most companies are scattered in different partitions #24746 – Fix the potential index out of range error when a SQL statement contains both GROUP BY and UNION #24281 – Fix the issue that the CONCAT function incorrectly handles the collation #24296

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2847 15.5.1 Region/peer/Raft group · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2847 15.5.2 Region processing and real-time data analysis in the same system, which greatly saves the cost. • Data aggregation and secondary processing scenarios The application data of most companies are scattered in different INET_ATON(), INET6_ATON, INET6_NTOA() – Support Shuffled Hash Join calculation and Shuffled Hash Aggregation calculation in the MPP mode when a new collation is enabled – Optimize basic code to improve MPP

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 6729 17.14.3 Region/Peer/Raft Group · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 6729 17.14.4 Remote transactional processing and real-time data analysis in the same system, which greatly saves cost. • Data aggregation and secondary processing scenarios 41 TiDB is suitable for companies that need to aggregate scattered (RU) as identifying �→ conditions, and puts identified queries into the specified resource �→ group for more precise identification and control of runaway queries �→ . 0 码力 | 6730 页 | 111.36 MB | 10 月前

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· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 6704 17.11.2 Region/peer/Raft group · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 6704 17.11.3 Region transactional processing and real-time data analysis in the same system, which greatly saves cost. • Data aggregation and secondary processing scenarios 36 TiDB is suitable for companies that need to aggregate scattered (RU) as identifying �→ conditions, and puts identified queries into the specified resource �→ group for more precise identification and control of runaway queries �→ . 0 码力 | 6705 页 | 110.86 MB | 10 月前

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· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 6605 17.11.2 Region/peer/Raft group · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 6605 17.11.3 Region transactional processing and real-time data analysis in the same system, which greatly saves cost. • Data aggregation and secondary processing scenarios TiDB is suitable for companies that need to aggregate scattered • TiFlash introduces HashAgg aggregation calculation modes to improve the perfor- mance for high NDV data #9196 @guo-shaoge Before v8.3.0, TiFlash has low aggregation calculation efficiency during the

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 6122 17.11.2 Region/peer/Raft group · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 6122 17.11.3 Region transactional processing and real-time data analysis in the same system, which greatly saves cost. • Data aggregation and secondary processing scenarios TiDB is suitable for companies that need to aggregate scattered helps you monitor resource group workloads and settings, ensuring that you can quickly identify and accurately diagnose problems, including: • Slow Queries: add the resource group name, resource unit (RU)

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 6019 17.11.2 Region/peer/Raft group · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 6019 17.11.3 Region transactional processing and real-time data analysis in the same system, which greatly saves cost. • Data aggregation and secondary processing scenarios TiDB is suitable for companies that need to aggregate scattered queries affect work inside of each group. TiDB v7.2.0 �→ introduces "runaway queries control" to let you control how TiDB �→ identifies and treats these queries per Resource Group. Depending on �→ needs, long

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 3649 15.8.1 Region/peer/Raft group · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 3649 15.8.2 Region processing and real-time data analysis in the same system, which greatly saves the cost. • Data aggregation and secondary processing scenarios The application data of most companies are scattered in different optimizer only uses statistics of some columns (such as columns in the WHERE, JOIN, ORDER BY, and GROUP BY state- ments). These used columns are called PREDICATE COLUMNS. Since v5.4.0, you can set the

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 5715 17.11.2 Region/peer/Raft group · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 5715 17.11.3 Region transactional processing and real-time data analysis in the same system, which greatly saves cost. • Data aggregation and secondary processing scenarios TiDB is suitable for companies that need to aggregate scattered each resource group as needed. When the cluster resources are limited, all resources used by sessions in the same resource group are limited to the quota. In this way, even if a resource group is over-consumed