全球敏捷运维峰会 广州站 基于ClickHouse+StarRocks 构建支撑千亿级数据量的高可用查询引擎 演讲人：蔡岳毅 全球敏捷运维峰会 广州站 1. 为什么选择ClickHouse/StarRocks； 2. ClickHouse/StarRocks的高可用架构； 3. 如何合理的应用ClickHouse的优点，StarRocks 如何来补充ClickHouse 的短板；

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· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 102 4.2.1 使用 TiDB Serverless 构建 TiDB 集群 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 102 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 106 4.3.2 使用 Spring Boot 构建 TiDB 应用程序 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 122 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 149 4.3.4 使用 Django 构建 TiDB 应用程序 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 104 4.2.1 使用 TiDB Cloud Serverless 构建 TiDB 集群· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 104 4.2.2 使用 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2585 14.3.2 构建 TiFlash 副本 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 并发，集群容量最大支持 PB 级别。 • 实时 HTAP 场景 TiDB 适用于需要实时处理的大规模数据和高并发场景。TiDB 在 4.0 版本中引入列存储引擎 TiFlash，结合 行存储引擎 TiKV 构建真正的 HTAP 数据库，在增加少量存储成本的情况下，可以在同一个系统中做联机 交易处理、实时数据分析，极大地节省企业的成本。 • 数据汇聚、二次加工处理的场景 TiDB 适用于将企业分散在各个

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 100 4.2.1 使用 TiDB Cloud Serverless 构建 TiDB 集群· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 100 4.2.2 使用 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2567 14.3.2 构建 TiFlash 副本 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 并发，集群容量最大支持 PB 级别。 • 实时 HTAP 场景 TiDB 适用于需要实时处理的大规模数据和高并发场景。TiDB 在 4.0 版本中引入列存储引擎 TiFlash，结合 行存储引擎 TiKV 构建真正的 HTAP 数据库，在增加少量存储成本的情况下，可以在同一个系统中做联机 交易处理、实时数据分析，极大地节省企业的成本。 • 数据汇聚、二次加工处理的场景 TiDB 适用于将企业分散在各个

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 97 4.2.1 使用 TiDB Serverless 构建 TiDB 集群 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 97 4 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2335 14.3.2 构建 TiFlash 副本 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 并发，集群容量最大支持 PB 级别。 • 实时 HTAP 场景 TiDB 适用于需要实时处理的大规模数据和高并发场景。TiDB 在 4.0 版本中引入列存储引擎 TiFlash，结合 行存储引擎 TiKV 构建真正的 HTAP 数据库，在增加少量存储成本的情况下，可以在同一个系统中做联机 交易处理、实时数据分析，极大地节省企业的成本。 • 数据汇聚、二次加工处理的场景 TiDB 适用于将企业分散在各个

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 100 4.2.1 使用 TiDB Serverless 构建 TiDB 集群 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 100 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2219 14.3.2 构建 TiFlash 副本 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ETL 工具将数据同步到 OLAP 型数据库进行数据分析，这种处理方案存在存储成本高、实时性差等多方面的问题。TiDB 在 4.0 版 本中引入列存储引擎 TiFlash 结合行存储引擎 TiKV 构建真正的 HTAP 数据库，在增加少量存储成本的情况 下，可以在同一个系统中做联机交易处理、实时数据分析，极大地节省企业的成本。 • 数据汇聚、二次加工处理的场景 当前绝大部分企业的业务数据都分散

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 92 4.2.1 使用 TiDB Serverless 构建 TiDB 集群 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 92 4 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2423 14.3.2 构建 TiFlash 副本 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 并发，集群容量最大支持 PB 级别。 • 实时 HTAP 场景 TiDB 适用于需要实时处理的大规模数据和高并发场景。TiDB 在 4.0 版本中引入列存储引擎 TiFlash，结合 行存储引擎 TiKV 构建真正的 HTAP 数据库，在增加少量存储成本的情况下，可以在同一个系统中做联机 交易处理、实时数据分析，极大地节省企业的成本。 • 数据汇聚、二次加工处理的场景 TiDB 适用于将企业分散在各个

ACID 标准的集成式数据库，支持全 面的提交、回滚、崩溃恢复和行锁定功能。MySQL 不仅简便易用、易于扩展、性能卓越，而且 还提供了一整套数据库驱动程序和可视化工具，可帮助开发人员和 DBA 自主构建和管理 MySQL 应用。MySQL 数据库具备以下特性： ORACLE 产品介绍 2  高性能和可扩展性可满足呈指数级增长的数据负载和用户的需求。  MySQL 数据库即服务 关于 MySQL MySQL 是全球广受欢迎的开源数据库软件。全球许多发展迅猛的行业巨头都使用 MySQL 来支持 其高流量网站、业务关键型系统和软件包，从中节省了大量时间和资金。 MySQL 客户清单（部分） 互联网客户/最终客户 嵌入式软件开发商/ISV 电信客户  Amazon.com  BBC News 