下，可以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在不同的系统中，没有一个统一的汇总，随着业务的发展，企业 的决策层需要了解整个公司的业务状况以便及时做出决策，故需要将分散在各个系统的数据汇聚在同 一个系统并进行二次加工处理生成 T+0 或 T+1 的报表。传统常见的解决方案是采用 ETL + Hadoop 来完成， 但 Hadoop TSO。 当开启该特性之 后，TiDB 在获取 TSO 时会将请求 均匀地发送到所 有 PD 节点上， 通过 PD follower 转发 TSO 请求， 从而降低 PD leader 的 CPU 压 力。 28 变量名 修改类型 描述 tidb_tso_ �→ client_ �→ batch_max_ �→ wait_time 新增 此变量用于设置 TiDB 向 PD 请求 TSO 时进行一次 2 体验步骤 本文的步骤以 TPC-H 数据集为例，通过其中一个查询场景来体验 TiDB HTAP 的便捷性和高性能。TPC-H 是业界较 为流行的决策支持（Desision Support）业务 Benchmark。它包含大数据量下，一个业务决策分析系统所需要响 应的不同类型高复杂度的即席查询。如果需要体验 TPC-H 完整的 22 条 SQL，可以访问 tidb-bench 仓库 或者阅读

，极⼤地节省企业的成本。 数据汇聚、⼆次加⼯处理的场景 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在不同的系统中，没有⼀个统⼀的汇总，随着业务的发展，企业的决策层需要了解整个公司的业务状况以便及时做出决策，故需要将分散在各个系统的 数据汇聚在同⼀个系统并进⾏⼆次加⼯处理⽣成 T+0 或 T+1 的报表。传统常⻅的解决⽅案是采⽤ ETL + Hadoop 来完成，但 Hadoop

下，可以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在不同的系统中，没有一个统一的汇总，随着业务的发展，企业 的决策层需要了解整个公司的业务状况以便及时做出决策，故需要将分散在各个系统的数据汇聚在同 一个系统并进行二次加工处理生成 T+0 或 T+1 的报表。传统常见的解决方案是采用 ETL + Hadoop 来完成， 但 Hadoop 等属性。详情参阅：Cascading Placement Rules。（v4.0 实验特性） • 弹性调度功能。结合 Kubernetes，可根据实时负载状态，动态扩缩节点，能够有效地缓解业务高峰的压 力并且节约不必要的成本开销。详情参阅：启用 TidbCluster 弹性伸缩。（v4.0 实验特性） 2.4.4 SQL 功能 • List 分区表 (List Partition)。（v5.0 实验特性） 文 件） 主要 优势 使用 限制 TiCDC 通过 拉取 TiKV 变更 日志 实现 的 TiDB 增量 数据 同步 工具， 具有 将数 据还 原到 与上 游任 意 TSO 一致 状态 的能 力， 支持 其他 系统 订阅 数据 变更。 TiDB TiDB， MySQL， Apache Pul- sar， Kafka， Con- fluent 提供 开放 数据 协议 (TiCDC

下，可以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在不同的系统中，没有一个统一的汇总，随着业务的发展，企业 的决策层需要了解整个公司的业务状况以便及时做出决策，故需要将分散在各个系统的数据汇聚在同 一个系统并进行二次加工处理生成 T+0 或 T+1 的报表。传统常见的解决方案是采用 ETL + Hadoop 来完成， 但 Hadoop 等属性。详情参阅：Cascading Placement Rules。（v4.0 实验特性） • 弹性调度功能。结合 Kubernetes，可根据实时负载状态，动态扩缩节点，能够有效地缓解业务高峰的压 力并且节约不必要的成本开销。详情参阅：启用 TidbCluster 弹性伸缩。（v4.0 实验特性） 2.4.4 SQL 功能 • List 分区表（List Partition）。（v5.0 实验特性） 文 件） 主要 优势 使用 限制 TiCDC 通过 拉取 TiKV 变更 日志 实现 的 TiDB 增量 数据 同步 工具， 具有 将数 据还 原到 与上 游任 意 TSO 一致 状态 的能 力， 支持 其他 系统 订阅 数据 变更。 TiDB TiDB， MySQL， Apache Pul- sar， Kafka， Con- fluent 提供 开放 数据 协议 (TiCDC

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在不同的系统中，没有一个统一的汇总，随着业务的发展，企业 的决策层需要了解整个公司的业务状况以便及时做出决策，故需要将分散在各个系统的数据汇聚在同 一个系统并进行二次加工处理生成 T+0 或 T+1 的报表。传统常见的解决方案是采用 ETL + Hadoop 来完成， 但 Hadoop 2 体验步骤 本文的步骤以 TPC-H 数据集为例，通过其中一个查询场景来体验 TiDB HTAP 的便捷性和高性能。TPC-H 是业界较 为流行的决策支持（Desision Support）业务 Benchmark。它包含大数据量下，一个业务决策分析系统所需要响 应的不同类型高复杂度的即席查询。如果需要体验 TPC-H 完整的 22 条 SQL，可以访问 tidb-bench 仓库 或者阅读 文 件） 主要 优势 使用 限制 TiCDC 通过 拉取 TiKV 变更 日志 实现 的 TiDB 增量 数据 同步 工具， 具有 将数 据还 原到 与上 游任 意 TSO 一致 状态 的能 力， 支持 其他 系统 订阅 数据 变更。 TiDB TiDB， MySQL， Apache Pul- sar， Kafka， Con- fluent 提供 开放 数据 协议 (TiCDC

通过静态加密功能对存储的数据进行加密，以确保数据的安全性。静态加密的安全核心点在于密 钥管理。从 v8.0.0 起，你可以通过 Google Cloud KMS 管理 TiKV 的主密钥，构建基于 Cloud KMS 的静态加密能 力，从而提高用户数据的安全性。 39 要启用基于 Google Cloud KMS 的静态加密，你需要在 Google Cloud 上创建一个密钥，然后在 TiKV 配置文件 中添加 [security TiDB 日志脱敏增强是通过对日志文件中的 SQL 文本信息进行标记，支持在查看时安全展示敏感数据。你 可以控制是否对日志信息进行脱敏，以实现在不同场景下安全使用 TiDB 日志，提升了使用日志脱敏能 力的安全性和灵活性。要使用此功能，可以将系统变量 tidb_redact_log 的值设置为 MARKER，此时 TiDB 的运行日志中的 SQL 文本会被标记，查看时将基于标记进行数据的安全展示，从而保护日志信息。 2 体验步骤 本文的步骤以 TPC-H 数据集为例，通过其中一个查询场景来体验 TiDB HTAP 的便捷性和高性能。TPC-H 是业界较 为流行的决策支持（Decision Support）业务 Benchmark。它包含大数据量下，一个业务决策分析系统所需要响 应的不同类型高复杂度的即席查询。如果需要体验 TPC-H 完整的 22 条 SQL，可以访问 tidb-bench 仓库 或者阅读

TiDB 日志脱敏增强是通过对日志文件中的 SQL 文本信息进行标记，支持在查看日志时删除敏感数据。你 可以控制是否对日志信息进行标记，以实现在不同场景下安全使用 TiDB 日志，提升了使用日志脱敏能 力的安全性和灵活性。要使用此功能，可以将系统变量 tidb_redact_log 的值设置为 MARKER，此时 TiDB 运行日志中的 SQL 文本会被标记。还可以通过 TiDB server 的 collect-log 2 体验步骤 本文的步骤以 TPC-H 数据集为例，通过其中一个查询场景来体验 TiDB HTAP 的便捷性和高性能。TPC-H 是业界较 为流行的决策支持（Decision Support）业务 Benchmark。它包含大数据量下，一个业务决策分析系统所需要响 应的不同类型高复杂度的即席查询。如果需要体验 TPC-H 完整的 22 条 SQL，可以访问 tidb-bench 仓库 或者阅读 功能导入预先准备好的示例数据。 4.7.9.2 窗口函数 在使用数据库时，除了希望它能够存储想要记录的数据，能够实现诸如下单买书、给书籍评分等业务功能外， 可能还需要对已有的数据进行分析，以便根据数据作出进一步的运营和决策。 在单表读取章节当中，已经介绍了如何使用聚合查询来分析数据的整体情况，在更为复杂的使用场景下，你 可能希望多个聚合查询的结果汇总在一个查询当中。例如：你想要对某一本书的订单量的历史趋势有所了 解

压力将变得更大， 可能会造成 PD 服务不可用。 为确保服务的高可用性，TiDB v7.6.0 引入了 Active PD Follower 特性提升 PD 上 Region 信息查询服务的扩展能 力。你可以通过设置系统变量pd_enable_follower_handle_region 开启 Active PD Follower 特性。启用该特 34 性后，TiDB 在获取 Region 信息时会将请求均匀地发送到所有 Region 信 息时会 将请求 均匀地 发送到 所有 PD 节点上， 因此 PD follower 也可以 处理 Region 信 息请求， 从而减 轻 PD leader 的 CPU 压 力。 2.2.2.3 配置文件参数 45 配置文件 配置项 修改类型 描述 TiDB tls- �→ version �→ 修改 默认值为 空，TiDB 默 认支持的 TLS 版本从 TLS1 2 体验步骤 本文的步骤以 TPC-H 数据集为例，通过其中一个查询场景来体验 TiDB HTAP 的便捷性和高性能。TPC-H 是业界较 为流行的决策支持（Desision Support）业务 Benchmark。它包含大数据量下，一个业务决策分析系统所需要响 应的不同类型高复杂度的即席查询。如果需要体验 TPC-H 完整的 22 条 SQL，可以访问 tidb-bench 仓库 或者阅读

2015 年，是一家企业级开源分布式数据库厂商，提供包括开源分布式数据库产品、解 决方案与咨询、技术支持与培训认证服务，致力于为全球行业用户提供稳定高效、安全可告、开放兼容 的新型数据基础设施，解放企业生产力，加速企业数字化转型升级。 由PingCAP 创立的分布式关系型数据库 TiDB，为企业关键业务打造，具备 分布式强一致性事务、在 线弹性水平扩展、故障自恢复的高可用、跨数据中心多活」 等企业级核心特性，帮助企业最大化发挥数 。 2019 中国创新成长企业100强 。 2019 年度中国技术品牌影响企业 。 ”2019 中国数据库技术年度创新企业 。 ”2020 企业服务创新榜单TOP 50 。 2020 中国企业服务竞争力榜单70强 o PingCAPCOM 0o8 。_ o -关于 PingCAP 。 2020 新基建产业独角兽 TOP 100 。 与北京银行一起获得 2020 年度亚洲银行家“中国最佳核心银行技术实施"大奖，从四个 方面全面提升北京银行的金融服务能力: *。 提升系统性能: 选择微服务架构与分布式数据库，通过分离处理功能、分散处理压力、扩展处理能 力等措施，保障海唱数据、高并发的业务场景对接，大幅提升交易处理效率。 。 满足安全需求: 基于一致性算法保证交易数据的强一致性，依托数据日志的备份恢复能力，提升数 据可追溯性，满足监管要求，提高自动化运维能力。

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在不同的系统中，没有一个统一的汇总，随着业务的发展，企业 的决策层需要了解整个公司的业务状况以便及时做出决策，故需要将分散在各个系统的数据汇聚在同 一个系统并进行二次加工处理生成 T+0 或 T+1 的报表。传统常见的解决方案是采用 ETL + Hadoop 来完成， 但 Hadoop 2 体验步骤 本文的步骤以 TPC-H 数据集为例，通过其中一个查询场景来体验 TiDB HTAP 的便捷性和高性能。TPC-H 是业界较 为流行的决策支持（Desision Support）业务 Benchmark。它包含大数据量下，一个业务决策分析系统所需要响 应的不同类型高复杂度的即席查询。如果需要体验 TPC-H 完整的 22 条 SQL，可以访问 tidb-bench 仓库 或者阅读 功能导入预先准备好的示例数据。 4.7.9.2 窗口函数 在使用数据库时，除了希望它能够存储想要记录的数据，能够实现诸如下单买书、给书籍评分等业务功能外， 可能还需要对已有的数据进行分析，以便根据数据作出进一步的运营和决策。 在单表读取章节当中，已经介绍了如何使用聚合查询来分析数据的整体情况，在更为复杂的使用场景下，你 可能希望多个聚合查询的结果汇总在一个查询当中。例如：你想要对某一本书的订单量的历史趋势有所了 解