提供一站式 OLTP (Online Transactional Processing)、OLAP (Online Analytical Processing)、HTAP 解决方案。TiDB 适合高可 用、强一致要求较高、数据规模较大等各种应用场景。 关于 TiDB 的关键技术创新，请观看以下视频。 2.1.1 五大核心特性 • 一键水平扩缩容 得益于 TiDB 存储计算分离的架构的设计， 生态，应用无需或者修改少量代码即可从 MySQL 迁移到 TiDB。提供丰富的数据迁移工具帮助应用便捷完成数据迁移。 2.1.2 四大核心应用场景 • 金融行业场景 金融行业对数据一致性及高可靠、系统高可用、可扩展性、容灾要求较高。传统的解决方案的资源利用 率低，维护成本高。TiDB 采用多副本 + Multi-Raft 协议的方式将数据调度到不同的机房、机架、机器，确 保系统的 RTO <= 30s 及 RPO 分类 功能/增强 描述 可扩展性与性能 支持拆分 PD 功能为微服务， �→ 提高可扩展性（实验特性） Placement Driver (PD) 包含了多个确保

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生态，应用无需或者修改少量代码即可从 MySQL 迁移到 TiDB。提供丰富的数据迁移工具帮助应用便捷完成数据迁移。 2.1.2 四大核心应用场景 • 金融行业场景 金融行业对数据一致性及高可靠、系统高可用、可扩展性、容灾要求较高。传统的解决方案的资源利用 率低，维护成本高。TiDB 采用多副本 + Multi-Raft 协议的方式将数据调度到不同的机房、机架、机器，确 保系统的 RTO <= 30s 及 RPO 和7.0.0-DMR 中已发布的新功能、提升改进和错误修 复，并引入了以下关键特性： 分类 功能 描述 可扩展性与性能 TiFlash 支持可提高读取吞吐量 70% ～ 200%。 更多信息，请参考用户文档。 • 增强缓存非 Prepare 语句执行计划的能力（实验特性）#36598 @qw4990 TiDB v7.0.0 引入了非 Prepare

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MySQL 迁移到 TiDB。提供丰富的数据迁移工具帮助应用便捷完成数据迁移。 2.1.2 四大核心应用场景 • 对数据一致性及高可靠、系统高可用、可扩展性、容灾要求较高的金融行业属性的场景 众所周知，金融行业对数据一致性及高可靠、系统高可用、可扩展性、容灾要求较高。传统的解决方案 是同城两个机房提供服务、异地一个机房提供数据容灾能力但不提供服务，此解决方案存在以下缺点： 资源利用率低、维护成本高、RTO 无法真实达到企业 30 所期望的值。TiDB 采用多副本 + Multi-Raft 协议的方式将数据调度到不同的机房、机架、机器，当部分机 器出现故障时系统可自动进行切换，确保系统的 RTO <= 30s 及 RPO = 0。 • 对存储容量、可扩展性、并发要求较高的海量数据及高并发的 OLTP 场景 随着业务的高速发展，数据呈现爆炸性的增长，传统的单机数据库无法满足因数据爆炸性的增长对数 据库 行每秒，复制延迟降低到 2 秒。 • 提供行级别Time to live (TTL) 管理数据生命周期（实验特性）。 • TiCDC 支持 Amazon S3、Azure Blob Storage、NFS 的对象存储（实验特性）。 2.2.1 新功能 2.2.1.1 SQL • TiDB 添加索引的性能约提升为原来的 10 倍 (GA) #35983 @benjamin2037 @tangenta TiDB

MySQL 迁移到 TiDB。提供丰富的数据迁移工具帮助应用便捷完成数据迁移。 2.1.2 四大核心应用场景 • 对数据一致性及高可靠、系统高可用、可扩展性、容灾要求较高的金融行业属性的场景 众所周知，金融行业对数据一致性及高可靠、系统高可用、可扩展性、容灾要求较高。传统的解决方案 是同城两个机房提供服务、异地一个机房提供数据容灾能力但不提供服务，此解决方案存在以下缺点： 资源利用率低、维护成本高、RTO 无法真实达到企业 31 所期望的值。TiDB 采用多副本 + Multi-Raft 协议的方式将数据调度到不同的机房、机架、机器，当部分机 器出现故障时系统可自动进行切换，确保系统的 RTO <= 30s 及 RPO = 0。 • 对存储容量、可扩展性、并发要求较高的海量数据及高并发的 OLTP 场景 随着业务的高速发展，数据呈现爆炸性的增长，传统的单机数据库无法满足因数据爆炸性的增长对数 据库 效率。TiDB 在后台会定期对频繁变更的数据对象进行统计信息采集，但在业务高峰期时进行统计信息 采集可能会对集群资源造成挤压，影响业务的稳定运行。TiDB 从 v6.1.0 开始提供系统变量tidb_max_auto �→ _analyze_time 用来控制后台统计信息采集的最长执行时间，默认为 12 小时。当业务没有遇到资源 瓶颈的情况时，建议不要修改该参数，确保数据对象的统计信息及时采集。但是当业务压力大，资源