· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2372 13.7.13 TiDB Lightning 并行导入 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 3050 14.11.5 基于角色的访问控制· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · com/zh/tidb/v8.4/system-variables#tidb_tso_client_rpc_mode-从- �→ v840-版本开始引入">TiDB 并行获取 TSO 在高并发场景下，并行获取 TSO 能够有效降低等待获取 TSO 的时间，提升集群的吞吐。 提升0 码力 | 5095 页 | 104.54 MB | 10 月前

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· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2113 13.7.13 TiDB Lightning 并行导入 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 3035 14.11.5 基于角色的访问控制· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · com/zh/tidb/v8.4/system-variables#tidb_tso_client_rpc_mode-从- �→ v840-版本开始引入">TiDB 并行获取 TSO 在高并发场景下，并行获取 TSO 能够有效降低等待获取 TSO 的时间，提升集群的吞吐。 提升0 码力 | 5072 页 | 104.05 MB | 10 月前

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· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2047 13.7.13 TiDB Lightning 并行导入 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 3016 14.11.5 基于角色的访问控制· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · g_ �→ spill-从-v800-版本开始引入">并行 HashAgg 算法支持数据落盘成为正式功能 (GA) HashAgg 是 TiDB 中常用的聚合算子，用于快速聚合具有相同字段值的行。TiDB v8.0.0 引入并行 �→ HashAgg 作为实验特性，以进一步提升处理速度。当内存资源不足时，并行 HashAgg �→ 可以将临时排序数据落盘，避免因内存使用过度而导致的

TiDB 简介 TiDB 快速入门指南 TiDB 用户文档 TiDB 数据库管理 TiDB 服务 TiDB 进程启动参数 TiDB 系统数据库 TiDB 系统变量 TiDB 专用系统变量和语法 TiDB 访问权限管理 TiDB 用户账户管理 使用加密连接 SQL 优化 理解 TiDB 执行计划 统计信息 语言结构 字面值 数据库、表、索引、列和别名 关键字和保留字 用户变量 表达式语法 注释语法 字符集和时区 用户文档 TiDB 数据库管理 TiDB 服务 TiDB 进程启动参数 TiDB 数据目录 TiDB 系统数据库 TiDB 系统变量 TiDB 专用系统变量和语法 TiDB 服务器日志文件 TiDB 访问权限管理 TiDB 用户账户管理 使用加密连接 SQL 优化 理解 TiDB 执行计划 统计信息 语言结构 字面值 数据库、表、索引、列和别名 关键字和保留字 用户变量 表达式语法 注释语法 字符集和时区 ： 创建、授权和删除用户 TiDB 快速入门指南 - 20 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 1. DROP USER 'tiuser'@'localhost'; 打开浏览器，访问以下监控平台： 地址： http://172.16.10.3:3000 ， 默认帐户和密码为： admin @ admin 。 PD Storage Capacity : TiDB 集群总可用数据库空间大小

工具链不靠谱而被迫去了解其中的细节。更妙的是，语言设计本身会自然而然地引导你编写出 可靠的代码，并且运行速度和内存使用上都十分高效。 已经在从事编写底层代码的程序员可以使用 Rust 来提升信心。例如，在 Rust 中引入并行是相 对低风险的操作，因为编译器会替你找到经典的错误。同时你可以自信地采取更加激进的优 化，而不会意外引入崩溃或漏洞。 但 Rust 并不局限于底层系统编程。它表达力强、写起来舒适，让人能够轻松地编写出命令行 org/install.html 并按照说明安装 Rust。在安 装过程的某个步骤，你会被提示要安装 Visual Studio。它提供了一个链接器和编译程序所需 的原生库。如果你在此步骤需要更多帮助，请访问 https://rust-lang.github.io/rustup/ installation/windows-msvc.html。 本书的余下部分会使用能同时运行于 cmd.exe 和 PowerShell 会覆盖其原有内容）到一个字符串中，因此它需要字符串作为参数。这个字符串参数应该是可 变的，以便 read_line 将用户输入附加上去。 & 表示这个参数是一个 引用（reference），它允许多处代码访问同一处数据，而无需在内存中 多次拷贝。引用是一个复杂的特性，Rust 的一个主要优势就是安全而简单的操纵引用。完成 当前程序并不需要了解如此多细节。现在，我们只需知道它像变量一样，默认是不可变的。因

仍有许多错误，恳请各位老师和同学批评 指正。 本书中的代码附有可一键运行的源文件，托管于 github.com/krahets/hello‑algo 仓库。 动画在 PDF 内的展示效果受限，可访问 www.hello‑algo.com 网页版以获得更优的阅读体验。 推荐语 “一本通俗易懂的数据结构与算法入门书，引导读者手脑并用地学习，强烈推荐算法初学者阅读！” ——邓俊辉，清华大学计算机系教授 空间占用尽量少，以节省计算机内存。 ‧ 数据操作尽可能快速，涵盖数据访问、添加、删除、更新等。 ‧ 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便算法高效运行。 数据结构设计是一个充满权衡的过程。如果想在某方面取得提升，往往需要在另一方面作出妥协。下面举两 个例子。 ‧ 链表相较于数组，在数据添加和删除操作上更加便捷，但牺牲了数据访问速度。 ‧ 图相较于链表，提供了更丰富的逻辑信息，但需要占用更大的内存空间。 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。比如一个算法的并行度较高，那 么它就更适合在多核 CPU 上运行，一个算法的内存操作密集，那么它在高性能内存上的表现就会更好。也 就是说，算法在不同的机器上的测试结果可能是不一致的。这意味着我们需要在各种机器上进行测试，统计

仍有许多错误，恳请各位老师和同学批评 指正。 本书中的代码附有可一键运行的源文件，托管于 github.com/krahets/hello‑algo 仓库。 动画在 PDF 内的展示效果受限，可访问 www.hello‑algo.com 网页版以获得更优的阅读体验。 推荐语 “一本通俗易懂的数据结构与算法入门书，引导读者手脑并用地学习，强烈推荐算法初学者阅读！” ——邓俊辉，清华大学计算机系教授 空间占用尽量少，以节省计算机内存。 ‧ 数据操作尽可能快速，涵盖数据访问、添加、删除、更新等。 ‧ 提供简洁的数据表示和逻辑信息，以便算法高效运行。 数据结构设计是一个充满权衡的过程。如果想在某方面取得提升，往往需要在另一方面作出妥协。下面举两 个例子。 ‧ 链表相较于数组，在数据添加和删除操作上更加便捷，但牺牲了数据访问速度。 ‧ 图相较于链表，提供了更丰富的逻辑信息，但需要占用更大的内存空间。 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。比如一个算法的并行度较高，那 么它就更适合在多核 CPU 上运行，一个算法的内存操作密集，那么它在高性能内存上的表现就会更好。也 就是说，算法在不同的机器上的测试结果可能是不一致的。这意味着我们需要在各种机器上进行测试，统计

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