主頁 > 資料庫 > TiDB簡介與應用場景

TiDB簡介與應用場景

2023-06-26 09:18:25 資料庫

引言

在當今互聯網時代,資料的規模和復雜性不斷增長,傳統關系型資料庫面臨著無法滿足高并發和大規模資料存盤需求的挑戰,為了解決這一問題,開源社區涌現出了一系列分布式資料庫解決方案,其中TiDB作為一種新興的分布式資料庫引起了廣泛的關注,本文將介紹TiDB的基本概念、特點以及適用的應用場景,
TiDB官方檔案地址:https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable

什么是TiDB?

TiDB 是 PingCAP 公司自主設計、研發的開源分布式關系型資料庫,是一款同時支持在線事務處理與在線分析處理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP) 的融合型分布式資料庫產品,具備水平擴容或者縮容、金融級高可用、實時 HTAP、云原生的分布式資料庫、兼容 MySQL 5.7 協議和 MySQL 生態等重要特性,目標是為用戶提供一站式 OLTP (Online Transactional Processing)、OLAP (Online Analytical Processing)、HTAP 解決方案,TiDB 適合高可用、強一致要求較高、資料規模較大等各種應用場景,

TiDB特點

  1. 一鍵水平擴容或者縮容
    得益于 TiDB 存盤計算分離的架構的設計,可按需對計算、存盤分別進行在線擴容或者縮容,擴容或者縮容程序中對應用運維人員透明,

  2. 金融級高可用
    資料采用多副本存盤,資料副本通過 Multi-Raft 協議同步事務日志,多數派寫入成功事務才能提交,確保資料強一致性且少數副本發生故障時不影響資料的可用性,可按需配置副本地理位置、副本數量等策略滿足不同容災級別的要求,

  3. 實時 HTAP
    提供行存盤引擎 TiKV、列存盤引擎 TiFlash 兩款存盤引擎,TiFlash 通過 Multi-Raft Learner 協議實時從 TiKV 復制資料,確保行存盤引擎 TiKV 和列存盤引擎 TiFlash 之間的資料強一致,TiKV、TiFlash 可按需部署在不同的機器,解決 HTAP 資源隔離的問題,

  4. 云原生的分布式資料庫
    專為云而設計的分布式資料庫,通過 TiDB Operator 可在公有云、私有云、混合云中實作部署工具化、自動化,

  5. 兼容 MySQL 5.7 協議和 MySQL 生態
    兼容 MySQL 5.7 協議、MySQL 常用的功能、MySQL 生態,應用無需或者修改少量代碼即可從 MySQL 遷移到 TiDB,提供豐富的資料遷移工具幫助應用便捷完成資料遷移,

TiDB基礎架構

在內核設計上,TiDB 分布式資料庫將整體架構拆分成了多個模塊,各模塊之間互相通信,組成完整的 TiDB 系統,對應的架構圖如下:

TiDB Server

SQL 層,對外暴露 MySQL 協議的連接 endpoint,負責接受客戶端的連接,執行 SQL 決議和優化,最終生成分布式執行計劃,TiDB 層本身是無狀態的,實踐中可以啟動多個 TiDB 實體,通過負載均衡組件(如 LVS、HAProxy 或 F5)對外提供統一的接入地址,客戶端的連接可以均勻地分攤在多個 TiDB 實體上以達到負載均衡的效果,TiDB Server 本身并不存盤資料,只是決議 SQL,將實際的資料讀取請求轉發給底層的存盤節點 TiKV(或 TiFlash),

PD (Placement Driver) Server

整個 TiDB 集群的元資訊管理模塊,負責存盤每個 TiKV 節點實時的資料分布情況和集群的整體拓撲結構,提供 TiDB Dashboard 管控界面,并為分布式事務分配事務 ID,PD 不僅存盤元資訊,同時還會根據 TiKV 節點實時上報的資料分布狀態,下發資料調度命令給具體的 TiKV 節點,可以說是整個集群的“大腦”,此外,PD 本身也是由至少 3 個節點構成,擁有高可用的能力,建議部署奇數個 PD 節點,

TiKV Server

TiKV Server:負責存盤資料,從外部看 TiKV 是一個分布式的提供事務的 Key-Value 存盤引擎,存盤資料的基本單位是 Region,每個 Region 負責存盤一個 Key Range(從 StartKey 到 EndKey 的左閉右開區間)的資料,每個 TiKV 節點會負責多個 Region,TiKV 的 API 在 KV 鍵值對層面提供對分布式事務的原生支持,默認提供了 SI (Snapshot Isolation) 的隔離級別,這也是 TiDB 在 SQL 層面支持分布式事務的核心,TiDB 的 SQL 層做完 SQL 決議后,會將 SQL 的執行計劃轉換為對 TiKV API 的實際呼叫,所以,資料都存盤在 TiKV 中,另外,TiKV 中的資料都會自動維護多副本(默認為三副本),天然支持高可用和自動故障轉移,
TiFlash:TiFlash 是一類特殊的存盤節點,和普通 TiKV 節點不一樣的是,在 TiFlash 內部,資料是以列式的形式進行存盤,主要的功能是為分析型的場景加速,

TiDB兼容Mysql協議

TiDB 高度兼容 MySQL 5.7 協議、MySQL 5.7 常用的功能及語法,MySQL 5.7 生態中的系統工具(PHPMyAdmin、Navicat、MySQL Workbench、mysqldump、Mydumper/Myloader)、客戶端等均適用于 TiDB,
但 TiDB 尚未支持一些 MySQL 功能,可能的原因如下:
有更好的解決方案,例如 JSON 取代 XML 函式,
目前對這些功能的需求度不高,例如存盤流程和函式,
一些功能在分布式系統上的實作難度較大,
除此以外,TiDB 不支持 MySQL 復制協議,但提供了專用工具用于與 MySQL 復制資料:
從 MySQL 復制:TiDB Data Migration (DM) 是將 MySQL/MariaDB 資料遷移到 TiDB 的工具,可用于增量資料的復制,
向 MySQL 復制:TiCDC 是一款通過拉取 TiKV 變更日志實作的 TiDB 增量資料同步工具,可通過 MySQL sink 將 TiDB 增量資料復制到 MySQL,

TiDB應用場景

MySQL分片與合并

對于已經在用 MySQL 的業務,分庫、分表、分片、中間件是常用手段,隨著分片的增多,跨分片查詢是一大難題,
TiDB 在業務層兼容 MySQL 的訪問協議,PingCAP 做了一個資料同步的工具——Syncer,它可以把TiDB 作為一個 MySQL Slave,將 TiDB 作為現有資料庫的從庫接在主 MySQL 庫的后方,在這一層將資料打通,可以直接進行復雜的跨庫、跨表、跨業務的實時 SQL 查詢,

直接替換MySQL

在一個 TiDB 的資料庫上,所有業務場景不需要做分庫分表,所有的分布式作業都由資料庫層完成,TiDB 兼容 MySQL 協議,所以可以直接替換 MySQL,而且基本做到了開箱即用,完全不用擔心傳統分庫分表方案帶來繁重的作業負擔和復雜的維護成本,友好的用戶界面讓常規的技術人員可以高效地進行維護和管理,另外,TiDB 具有 NoSQL 類似的擴容能力,在資料量和訪問流量持續增長的情況下能夠通過水平擴容提高系統的業務支撐能力,并且回應延遲穩定,

資料倉庫

TiDB 本身是一個分布式系統,第三種使用場景是將 TiDB 當作資料倉庫使用,使用一些T+1的業務,TPC-H 是資料分析領域的一個測驗集,TiDB 2.0 在 OLAP 場景下的性能有了大幅提升,原來只能在資料倉庫里面跑的一些復雜的 Query,在 TiDB 2.0 里面跑,時間基本都能控制在 10 秒以內,當然,因為 OLAP 的范疇非常大,
TiDB 的 SQL 也有搞不定的情況,為此 PingCAP 開源了 TiSpark,TiSpark 是一個 Spark 插件,用戶可以直接用 Spark SQL 實時地在 TiKV 上做大資料分析,

轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/shujuku/555966.html

標籤:MySQL

上一篇:Spark簡介

下一篇:返回列表

標籤雲
其他(161609) Python(38248) JavaScript(25513) Java(18259) C(15238) 區塊鏈(8272) C#(7972) AI(7469) 爪哇(7425) MySQL(7267) html(6777) 基礎類(6313) sql(6102) 熊猫(6058) PHP(5875) 数组(5741) R(5409) Linux(5347) 反应(5209) 腳本語言(PerlPython)(5129) 非技術區(4971) Android(4606) 数据框(4311) css(4259) 节点.js(4032) C語言(3288) json(3245) 列表(3129) 扑(3119) C++語言(3117) 安卓(2998) 打字稿(2995) VBA(2789) Java相關(2746) 疑難問題(2699) 细绳(2522) 單片機工控(2479) iOS(2437) ASP.NET(2404) MongoDB(2323) 麻木的(2285) 正则表达式(2254) 字典(2211) 循环(2198) 迅速(2185) 擅长(2169) 镖(2155) .NET技术(1984) HtmlCss(1972) 功能(1967) Web開發(1951) C++(1942) python-3.x(1918) 弹簧靴(1913) xml(1889) PostgreSQL(1881) .NETCore(1863) 谷歌表格(1846) Unity3D(1843) for循环(1842)

熱門瀏覽
  • GPU虛擬機創建時間深度優化

    **?桔妹導讀:**GPU虛擬機實體創建速度慢是公有云面臨的普遍問題,由于通常情況下創建虛擬機屬于低頻操作而未引起業界的重視,實際生產中還是存在對GPU實體創建時間有苛刻要求的業務場景。本文將介紹滴滴云在解決該問題時的思路、方法、并展示最終的優化成果。 從公有云服務商那里購買過虛擬主機的資深用戶,一 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:09:13 more
  • 可編程網卡芯片在滴滴云網路的應用實踐

    **?桔妹導讀:**隨著云規模不斷擴大以及業務層面對延遲、帶寬的要求越來越高,采用DPDK 加速網路報文處理的方式在橫向縱向擴展都出現了局限性。可編程芯片成為業界熱點。本文主要講述了可編程網卡芯片在滴滴云網路中的應用實踐,遇到的問題、帶來的收益以及開源社區貢獻。 #1. 資料中心面臨的問題 隨著滴滴 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:10:21 more
  • 滴滴資料通道服務演進之路

    **?桔妹導讀:**滴滴資料通道引擎承載著全公司的資料同步,為下游實時和離線場景提供了必不可少的源資料。隨著任務量的不斷增加,資料通道的整體架構也隨之發生改變。本文介紹了滴滴資料通道的發展歷程,遇到的問題以及今后的規劃。 #1. 背景 資料,對于任何一家互聯網公司來說都是非常重要的資產,公司的大資料 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:11:05 more
  • 滴滴AI Labs斬獲國際機器翻譯大賽中譯英方向世界第三

    **桔妹導讀:**深耕人工智能領域,致力于探索AI讓出行更美好的滴滴AI Labs再次斬獲國際大獎,這次獲獎的專案是什么呢?一起來看看詳細報道吧! 近日,由國際計算語言學協會ACL(The Association for Computational Linguistics)舉辦的世界最具影響力的機器 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:11:29 more
  • MPP (Massively Parallel Processing)大規模并行處理

    1、什么是mpp? MPP (Massively Parallel Processing),即大規模并行處理,在資料庫非共享集群中,每個節點都有獨立的磁盤存盤系統和記憶體系統,業務資料根據資料庫模型和應用特點劃分到各個節點上,每臺資料節點通過專用網路或者商業通用網路互相連接,彼此協同計算,作為整體提供 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:11:41 more
  • 滴滴資料倉庫指標體系建設實踐

    **桔妹導讀:**指標體系是什么?如何使用OSM模型和AARRR模型搭建指標體系?如何統一流程、規范化、工具化管理指標體系?本文會對建設的方法論結合滴滴資料指標體系建設實踐進行解答分析。 #1. 什么是指標體系 ##1.1 指標體系定義 指標體系是將零散單點的具有相互聯系的指標,系統化的組織起來,通 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:12:52 more
  • 單表千萬行資料庫 LIKE 搜索優化手記

    我們經常在資料庫中使用 LIKE 運算子來完成對資料的模糊搜索,LIKE 運算子用于在 WHERE 子句中搜索列中的指定模式。 如果需要查找客戶表中所有姓氏是“張”的資料,可以使用下面的 SQL 陳述句: SELECT * FROM Customer WHERE Name LIKE '張%' 如果需要 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:13:25 more
  • 滴滴Ceph分布式存盤系統優化之鎖優化

    **桔妹導讀:**Ceph是國際知名的開源分布式存盤系統,在工業界和學術界都有著重要的影響。Ceph的架構和演算法設計發表在國際系統領域頂級會議OSDI、SOSP、SC等上。Ceph社區得到Red Hat、SUSE、Intel等大公司的大力支持。Ceph是國際云計算領域應用最廣泛的開源分布式存盤系統, ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:14:51 more
  • es~通過ElasticsearchTemplate進行聚合~嵌套聚合

    之前寫過《es~通過ElasticsearchTemplate進行聚合操作》的文章,這一次主要寫一個嵌套的聚合,例如先對sex集合,再對desc聚合,最后再對age求和,共三層嵌套。 Aggregations的部分特性類似于SQL語言中的group by,avg,sum等函式,Aggregation ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:14:59 more
  • 爬蟲日志監控 -- Elastc Stack(ELK)部署

    傻瓜式部署,只需替換IP與用戶 導讀: 現ELK四大組件分別為:Elasticsearch(核心)、logstash(處理)、filebeat(采集)、kibana(可視化) 下載均在https://www.elastic.co/cn/downloads/下tar包,各組件版本最好一致,配合fdm會 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:15:05 more
最新发布
  • TiDB簡介與應用場景

    # 引言 在當今互聯網時代,資料的規模和復雜性不斷增長,傳統關系型資料庫面臨著無法滿足高并發和大規模資料存盤需求的挑戰。為了解決這一問題,開源社區涌現出了一系列分布式資料庫解決方案,其中TiDB作為一種新興的分布式資料庫引起了廣泛的關注。本文將介紹TiDB的基本概念、特點以及適用的應用場景。 TiD ......

    uj5u.com 2023-06-26 09:18:25 more
  • Spark簡介

    # Spark Spark是一種快速、通用、可擴展的大資料分析引擎,2009年誕生于加州大學伯克利分校AMPLab,2010年開源,2013年6月成為Apache范訓專案,2014年2月成為Apache的頂級專案,2014年5月發布spark1.0,2016年7月發布spark2.0,2020年6月 ......

    uj5u.com 2023-06-26 09:18:08 more
  • SeaTunnel 發布成為 Apache 頂級專案后首個版本 2.3.2,進一步提高

    ![file](https://img2023.cnblogs.com/other/3195851/202306/3195851-20230625185718639-2144905227.jpg) > 近日,Apache SeaTunnel 正式發布 2.3.2 版本。此時距離上一版本 2.3.1 ......

    uj5u.com 2023-06-26 09:18:01 more
  • memcached使用中踩的一些坑

    ## 背景 線上啟用memcached(以下簡稱mc)作為熱點快取組件已經多年,其穩定性和性能都經歷住了考驗,這里記錄一下踩過的幾個坑。 ## 大key存盤 某年某月某日,觀察mysql的讀庫CPU占比有些例外偏高,去check慢查詢log,發現部分應有快取的慢sql居然存在幾秒執行一次情況,不符合 ......

    uj5u.com 2023-06-25 08:14:32 more
  • 鎖(理論篇)

    # MVCC機制遺留的問題 **為什么在可重復讀級別下,幻讀沒有產生?** 回想一下在事務隔離級別那篇文章中,可串行化是通過什么保證的? 對操作的每一行記錄加讀鎖、寫鎖和范圍鎖;任何其他事務都必須等待持有鎖的事務釋放鎖之后才能進行操作; 而可重復讀級別相比之下唯一少的就是范圍鎖,所以無論你是否了解過 ......

    uj5u.com 2023-06-25 08:14:27 more
  • memcached使用中踩的一些坑

    ## 背景 線上啟用memcached(以下簡稱mc)作為熱點快取組件已經多年,其穩定性和性能都經歷住了考驗,這里記錄一下踩過的幾個坑。 ## 大key存盤 某年某月某日,觀察mysql的讀庫CPU占比有些例外偏高,去check慢查詢log,發現部分應有快取的慢sql居然存在幾秒執行一次情況,不符合 ......

    uj5u.com 2023-06-25 08:13:41 more
  • 鎖(理論篇)

    # MVCC機制遺留的問題 **為什么在可重復讀級別下,幻讀沒有產生?** 回想一下在事務隔離級別那篇文章中,可串行化是通過什么保證的? 對操作的每一行記錄加讀鎖、寫鎖和范圍鎖;任何其他事務都必須等待持有鎖的事務釋放鎖之后才能進行操作; 而可重復讀級別相比之下唯一少的就是范圍鎖,所以無論你是否了解過 ......

    uj5u.com 2023-06-25 08:13:27 more
  • 分庫分表 21 招

    (一)好好的系統,為什么要分庫分表? 咱們先介紹下在分庫分表架構實施程序中,會接觸到的一些通用概念,了解這些概念能夠幫助理解市面上其他的分庫分表工具,盡管它們的實作方法可能存在差異,但整體思路基本一致。因此,在開始實際操作之前,我們有必要先掌握這些通用概念,以便更好地理解和應用分庫分表技術。 我們結 ......

    uj5u.com 2023-06-24 08:25:17 more
  • Elasticsearch核心應用場景-日志優化實踐

    1. 背景 日志領域是Elasticsearch(ES)最重要也是規模最大的應用場景之一。這得益于 ES 有高性能倒排索引、靈活的 schema、易用的分布式架構,支持高吞吐寫入、高性能查詢,同時有強大的資料治理生態、端到端的完整解決方案。但原生 ES 在高吞吐寫入、低成本存盤、高性能查詢等方面還有 ......

    uj5u.com 2023-06-24 08:13:06 more
  • 分庫分表 21 招

    (一)好好的系統,為什么要分庫分表? 咱們先介紹下在分庫分表架構實施程序中,會接觸到的一些通用概念,了解這些概念能夠幫助理解市面上其他的分庫分表工具,盡管它們的實作方法可能存在差異,但整體思路基本一致。因此,在開始實際操作之前,我們有必要先掌握這些通用概念,以便更好地理解和應用分庫分表技術。 我們結 ......

    uj5u.com 2023-06-24 08:12:12 more