录 致谢 README 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 历史数据回溯 垃圾回收 (GC) TiDB Ansible 常见运维操作 TiDB 运维文档 Try TiDB - 3 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 TiDB 运维文档 软硬件环境需求 部署集群 Ansible 部署方案（强烈推荐） 离线 Ansible 部署方案 Docker 部署方案 Docker Compose 部署方案 跨机房部署方案 配置集群 参数解释 TiDB TiDB 整体架构 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 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

OT 与 ICT 的融合。 欧拉开源社区通过开放的社区形式与全球的开发者共同构建一个开放、多元和架构包容的软件生态体系，孵化支持多种 处理器架构、覆盖数字设施全场景，推动企业数字基础设施软硬件、应用生态繁荣发展。 openEuler 作为一个操作系统发行版平台，每两年推出一个 LTS 版本。该版本为企业级用户提供一个安全稳定可靠的 操作系统。 openEuler 管理各种规模的数据容量，数据量从数 GB 到数 PB 不等。 Greenplum 环境适用性强与其开放性、真正开源、社区活跃有密不可分的关系，一方面 Greenplum 能够独立于专用 硬件加速提供高性能的纯软件数据平台，无需专用硬件，另外一方面包括核心代码在内的全部开源，社区人员或客户 可最大化自由利用和借鉴 Greenplum 的优秀功能的同时，又可以反哺及影响总体产品研发方向，可以加快产品创新， 白皮书 9 白皮书 | 9 源代码在各种平台进行编译使用。作为能够独立于专用硬件加速提供高性能的纯软件数据平台，Greenplum 可根据 客户需求在任何位置运行。借助这种“不受限于基础架构”的方法，可以在本地不同的操作系统、不同的芯片环境或多 云环境（私有云或公有云）中

计算三者互为增强，全面升级⼤数据系统⾄⼤模型时代 ，赋能⾏业AI场景应用。 具备整体数据平台⽅案，支持多模数据处理（结构化、半结构化 以及非结构化数据），实现数据共享和分析。 软件优化 + 新硬件（FPGA）加速，实现数据全链路的性能飞跃， 让数据存储、SQL查询、向量计算以及机器学习等能⼒全面升级。 @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie πCloudVector πCloudML 虚拟数仓服务HTAP | 点查 (⼤模型)机器学习 向量数据计算 ⼤模型训练… 自研简墨存储 … 统⼀数据格式 | ⼀份数据多引擎计算｜兼容主流云存储格式和协议 智能新硬件技术 πFPGA 数据存储｜虚拟数仓 | 特定领域（如神经⽹络） 私有云 Mundo元数据管理系统 统⼀Catalog @2024 OpenPie. All rights reserved. ⽣态丰富，对结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据都支持，可以很好 的完成各种业务场景的数据处理需求。但是对于开发的要求比较⾼，需要掌握 多种组件的不同使用⽅法，业务开发周期会比较久。 国外开源软件，与国产软硬件兼容性差，不符合信创趋势，也⽆法直接利用云 资源的弹性能⼒。组件太多，导致集群部署和后期运维管理很麻烦，市场上相 关⼈才储备量不多，技术兜底依赖于Cloudera，国内第三⽅公司主要是基础运 维和开发为主。

πCloudML 虚拟数仓服务HTAP | 点查 (大模型)机器学习 向量数据计算 大模型训练… 自 研 简 墨 存 储 … 统一数据格式 | 一份数据多引擎计算｜兼容主流云存储格式和协议 智能新硬件技术 πFPGA 数据存储｜虚拟数仓 | 特定领域（如神经网络） 私有云 Mundo元数据管理系统 统一Catalog 是一个存储系统+计算框架的软件框架。主要解决海量数据存储与计算的问题，是 生态丰富，对结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据都支持，可以很好的 完成各种业务场景的数据处理需求。但是对于开发的要求比较高，需要掌握多种 组件的不同使用方法，业务开发周期会比较久。 国外开源软件，与国产软硬件兼容性差，不符合信创趋势，也无法直接利用云资 源的弹性能力。组件太多，导致集群部署和后期运维管理很麻烦，市场上相关人 才储备量不多，技术兜底依赖于Cloudera，国内第三方公司主要是基础运维和开 Lakehouse引擎，1个硬件加速器，应对各种场景的计算，同时也兼容Spark、 Flink等计算任务，保留用户的使用习惯。 生态完善，支持主流的开发语言和数据科学工具，支持多模数据处理（结构化、 半结构化以及非结构化），提供标准的SQL接口和API，完成各种复杂场景的数据 处理，业务开发周期短，现存的代码基本可以无缝迁移和复用。 国内自主研发，具备社区版、商业版以及云SaaS服务，与国产软硬件完美兼容，

十几位业界大咖（据 说来自 google、yahoo、ibm 和 TD），说干就干，花了一年多的时间 完成最初的版本设计和开发，用软件实现了在开放 X86 平台上的分布 式并行计算，不依赖于任何专有硬件，达到的性能却远远超过传统高 昂的专有系统。 Big Date2.indd 2 16-11-22 下午3:38 Greenplum 精粹文集 3 大家都知道 Greenplum 的数据库引擎层是基于著名的开源数据库 单个节点上运行能力比其它数据库也快很多，如果运行在 多节点上，其提供性能几乎是线性的增长，这样一个集群提供的性能 能够很轻易的达到传统数据库的数百倍甚至数千倍，所管理数据存储 规模达到 100TB~ 数 PB，而你在硬件上的投入，仅仅是数台一般的 X86 服务器和普通的万兆交换机。 Big Date2.indd 6 16-11-22 下午3:38 Greenplum 精粹文集 多个 CPU core 的 计算能力，还不如关掉超线程以提高单 core 的能力），但即使是这样， 在那个测试中，测试性能也大幅低于 Greenplum（那个测试中，各厂 商基于客户提供的完全相同的硬件环境，Greenplum 是唯一一家完成 所有测试的，特别在混合负载测试中，Greenplum 的 80 并发耗时 3 个多小时就成功完成了，其它厂商大都没有完成此项测试，唯一完成 的一家耗时 40

......................................................................................... - 265 - 硬件选型................................................................................................. ......................................................................................... - 272 - 硬件与网络最低要求 ........................................................................................... ........................................................................................ - 341 - 新硬件的规划 ...............................................................................................

io/cn 白皮书 5 © Copyright 2017 Pivotal Software, Inc.保留所有权利。 PIVOTAL GREENPLUM 5：新一代数据平台 作为能够独立于专用硬件加速提供高性能的纯软件数据平台，Greenplum 可根据客户需求在任何位置运行。借助这种“不 受限于基础架构”的方法，可以在本地或多云环境（私有云或公有云）中部署同一类型的分析数据库。 无论在商业化的

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 508 5 部署标准集群 524 5.1 TiDB 软件和硬件环境建议配置 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 529 5.1.7 TiFlash 存算分离架构的软硬件要求 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 529 5 5.2 TiDB · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 588 5.4.1 第 1 步：软硬件环境需求及前置检查 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 588 5.4.2

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 437 5 部署标准集群 453 5.1 TiDB 软件和硬件环境建议配置 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 458 5.1.7 TiFlash 存算分离架构的软硬件要求 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 458 5 5.2 TiDB · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 4107 15.4.1 软硬件要求 FAQ · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 504 5 部署标准集群 520 5.1 TiDB 软件和硬件环境建议配置 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 525 5.1.7 TiFlash 存算分离架构的软硬件要求 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 526 5 5.2 TiDB · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 4151 15.4.1 软硬件要求 FAQ · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·