12 创新成果 05 1.3 发展历程 06 1.4 技术标准起草 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 Rowbased storage oraLTPwarkload Canmnbased storage orOLAPwortioad Tiflash 架构图 PingCAP.COM o TiD8 开源分布式关系型数 2.5 TiDB 企业版 作为知名的开源云原生 Heartbeat Task management 中 EE 二 ea ER E DM 架构图 PingCAP.COM TiDB 生态工具 增量数据迁出 - TiCDC TiCDC{CDC, Change Data Capture) 是一款通过拉取 TiKV 变更日志实现的 TiDB

...................................................................................... 3 2.2 方案架构图 .................................................................................................. ...................................................................................... 9 3.2 方案架构图 .................................................................................................. ..................................................................................... 16 4.3 方案架构图 ..................................................................................................

入到深度应用，有效提高了数据时效性、降低了运维成本、解决了数据管理割裂等问题，收 益显著。接下来将为大家分享腾讯音乐内容库数据平台的数据架构演进历程与实践思考。 数据架构 1.0 2 如图所示为数据架构 1.0 架构图，分为数仓层、加速层、应用层三部分，数据架构 1.0 是 一个相对主流的架构，简单介绍一下各层的作用及工作原理：  数仓层：通过 ODS-DWD-DWS 三层将数据整合为不同主题的标签和指标体系， 口径不一致、管理和使用难度较高的问题。  对于业务来说，无需耗费过长时间考虑什么场景应选择哪个数据集使用，语义层对 标签和指标透明统一的定义提升了工作效率、降低了使用成本。 存在的问题： 从架构图可知，标签和指标等数据均处于下游位置，虽然标签与指标在语义层被显式定义， 但仍然无法影响上游链路，数仓层有自己的语义逻辑，加速层有自己的导入配置，这样就造 成了数据管理机制的割裂。 数据架构 4.0

ORACLE LOGICAL Broker M1 M2 M3 Mn Master 逻辑解码 产生SQL+数据 MQ消息队列 DB重放语句 逻辑复制架构图 2016Postgres中国用户大会 Postgres Conference China 2016 中国用户大会 MQ-Prototype KAFKA-MQ-Solution Cluster

PostgreSQL支持的SQL， gp都支持。 支持有限的SQL，查询 支持子查询，但不支持 窗口函数。大部分dml都 不支持，只支持append。 稳定性 有较多的bug。 比较稳定。 Greenplum架构图 Segment Host Segment Host Segment Host Segment Host 高 速 以 太 网 交 换 机 Master Host Lan

并与用户有关，可向数据安全管理员提供一个中心点以便维护各个平 台的数据策略。这样一来，管理员无需登录数据库就可以更改策略。 此外，ESA 还可帮助划分权限，确保操作用户在未获得安全管理员许 可的情况下不能访问数据。 2. 架构图概述 在较高级别主要部件是 Pivotal Greenplum 集群、Protegrity PEP 代理 和 Protegrity ESA。 安全管理员将与 Protegrity ESA 交互。他们将宣布数据策略，确定将

从⽽让机器学习变得简单，⽀持PostGIS，可以⽅便 的⽀持空间、地理位置应⽤。最新⽀持greeplum6.2.1版本。 云数据仓库产品架构 云数据仓库产品架构 云数据库仓库 UDW 服务的架构图如下所⽰： UDW 采⽤⽆共享的 MPP 架构，适⽤于海量数据的存储和计算。UDW 的架构如上图所⽰，主要有 Client、Master Node 和 Compute Node 组成。基本组成部分的功能如下：

的基本操作和管理。 本节具体介绍如何部署一个 TiDB 集群。一个 TiDB 集群由不同的模块组成，包括：TiDB 服务器、TiKV 服务 器、Placement Driver (PD) 服务器。 架构图如下所示： 参考 TiDB Ansible 部署方案。 本节具体介绍 TiDB 中基本的增删改查操作。 TiDB 快速入门指南 关于 TiDB 关于本指南 TiDB 集群部署 TiDB 基本操作 TiDB Spark 有基本认知。你可以参阅 Apache Spark 官网 了解 Spark 相关信息。 TiSpark 是将 Spark SQL 直接运行在分布式存储引擎 TiKV 上的 OLAP 解决方案。其架构图如下： TiSpark 深度整合了 Spark Catalyst 引擎, 可以对计算提供精确的控制，使 Spark 能够高效的读取 TiKV 中的数据，提供索引支持以实现高速的点查。 通过多种计算下推减少

同城三数据中心方案，即同城存有三个机房部署 TiDB 集群，同城三数据中心间的数据同步通过集群自身内部 （Raft 协议）完成。同城三数据中心可同时对外进行读写服务，任意中心发生故障不影响数据一致性。 10.1.2.1 简易架构图 集群 TiDB、TiKV 和 PD 组件分别分布在 3 个不同的数据中心，这是最常规且高可用性最高的方案。 图 72: 三中心部署 优点： • 所有数据的副本分布在三个数据中心，具备高可用和容灾能力 本例中，北京有两个机房 IDC1 和 IDC2，异地西安一个机房 IDC3。北京同城两机房之间网络延迟低于 3 ms，北 京与西安之间的网络使用 ISP 专线，延迟约 20 ms。 下图为集群部署架构图，具体如下： • 集群采用两地三中心部署方式，分别为北京 IDC1，北京 IDC2，西安 IDC3； • 集群采用 5 副本模式，其中 IDC1 和 IDC2 分别放 2 个副本，IDC3 放 1 1 个副本；TiKV 按机柜打 Label，既每个 机柜上有一份副本。 • 副本间通过 Raft 协议保证数据的一致性和高可用，对用户完全透明。 512 图 76: 两地三中心集群架构图 该架构具备高可用能力，同时通过 PD 调度限制了 Region Leader 尽量只出现在同城的两个数据中心，这相比于 三数据中心，即 Region Leader 分布不受限制的方案有以下优缺点： • 优点

方案，即同区域有三个机房部署 TiDB 集群，AZ 间的数据在集群内部（通过 Raft 协议）进行同步。 同区域三 AZ 可同时对外进行读写服务，任意中心发生故障不影响数据一致性。 1316 12.1.2.1 简易架构图 集群 TiDB、TiKV 和 PD 组件分别部署在 3 个不同的 AZ，这是最常规且高可用性最高的方案。 图 193: 三 AZ 部署 优点： • 所有数据的副本分布在三个 AZ，具备高可用和容灾能力 假设北京有两个 AZ，AZ1 和 AZ2，西安有一个 AZ，AZ3。北京同区域两 AZ 之间网络延迟低于 3 ms，北京与西安 之间的网络使用 ISP 专线，延迟约为 20 ms。 下图为集群部署架构图，具体如下： 1322 • 集群采用双区域三 AZ 部署方式，分别为北京 AZ1，北京 AZ2，西安 AZ3。 • 集群采用 5 副本模式，其中 AZ1 和 AZ2 分别放 2 份副本，AZ3 份副本，AZ3 放 1 份副本；TiKV 按机柜设置 Label，即每个 机柜上有 1 份副本。 • 副本间通过 Raft 协议保证数据的一致性和高可用，对用户完全透明。 图 197: 双区域三 AZ 集群架构图 该架构具备高可用能力，同时通过 PD 调度保证 Region Leader 只出现在同区域的两个 AZ。相比于三 AZ，即 Region Leader 分布不受限制的方案，双区域三 AZ 方案有以下优缺点：