性能测试报告 - v2.0 TiDB Sysbench 性能对比测试报告 - v2.0.0 对比 v1.0.0 - 5 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 致谢 当前文档 《TiDB 中文技术文档》 由 进击的皇虫 使用 书栈(BookStack.CN) 进行构建，生成于 2018- 06-25。 书栈(BookStack.CN) 仅提供文档编写、整理、归类等功能，以及对文档内容的生成和导出工具。 数据库、表、索引、列和别名 关键字和保留字 用户变量 表达式语法 注释语法 字符集和时区 字符集支持 字符集配置 时区 数据类型 数值类型 日期和时间类型 字符串类型 JSON 数据类型 TiDB 中文技术文档 目录 README - 7 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 枚举类型 集合类型 数据类型默认值 函数和操作符 函数和操作符概述 表达式求值的类型转换 操作符 控制流程函数 Ping++ 乐视云 零氪科技 威锐达测控 盖娅互娱 游族网络 西山居 FUNYOURS JAPAN 万达网络 佐助金融 360金融 中国电信翼支付 某电信运营商 更多资源 常用工具 PingCAP 团队技术博客 知乎专栏 Weekly 英文文档 README - 10 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 TiDB 是 PingCAP 公司受 Google Spanner / F1

COeG6 平凯星辰 (北京) 科技有限公司 目录 Contents 第一章 关于 PingCAP 1L1 PingCAP简介 05 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 47 5.7 游戏 网易互娱 -基于 TiDB 措建跨源异构计算架构 “049 5.8 视频 Bigo - 选择 TiFlash 打造高效的实时分析平台 "0 51 第六章 技术支持与培训认证 6.1技术支持 . 54 6.2培训与认证 54 联系我们 . 56 一 PingCAP.CON 第一章- 关于 PingCAP 一05 1.1 PingCAP 简介 PingCAP 成立于 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

PingCAP 划时代的 NewSQL 分布式关系型数据库 技术团队 刘奇 | CEO Co-Founder 前京东 / 豌豆荚资深架构师，知名开源分 布式缓存项目 Codis 作者, 国内 Go 语言 社区知名技术领袖之一 黄东旭 | CTO Co-Founder 前微软亚洲研究院 / 网易有道 / 豌豆荚 全栈工程师，架构师， Codis 共同作者, Open Source Hacker，业界知名程序员 Codis 是基于 Redis 的分布式集群解决方案， 为用户提供在线弹性伸缩和高性能的缓存服务，该项目 目前已广泛被各大互 联网公司（百度/小米/滴滴/猎豹 等）采用。 核心技术团队均为一线互联网公司基础架构部资深架构师，有技术改变世界的强烈抱负。 2013年以后 2008年至2013年 2008年以前 • 背景：应用最为广泛的数据库；能 很好的解决复杂的数据运算及表 间处理；多用于银行、电信等传 性扩容及能够处理交易类事务的新 型数据库，大数据的存储刚需不可 避免 • 挑战：基于 Google Spanner/F1 论 文，基础软件最前沿的领域之一，技 术门槛最高 资料来源：公开资料整理 数据库技术发展演进 Google - 大规模分布式计算领域的领跑者 2003 GFS 2004 MapReduce 2006 BigTable 2012 Spanner 2013 F1 BigTable

2012-2021 UCloud 优刻得 114/120 FAQ Q1:TiDB当前覆盖多少地域？ 当前覆盖多少地域？ TiDB当前⽀持华北⼀、上海⼆、⼴东等地域。在其它地域有需要使⽤的⽤⼾请联系技术⽀持或者客⼾经理开放使⽤。 Q2：每个⼩时业务要创建⼀些中间表，完成计算，然后删除掉，频繁创建和删除表对 ：每个⼩时业务要创建⼀些中间表，完成计算，然后删除掉，频繁创建和删除表对TiDB 性能影响⼤吗？ query_time desc limit 10; 4.0 之前的版本通过information_schema.slow_query表查看当前连接点的慢查询语句，如果要查询所有节点的慢查询， 请联系技术⽀持。 Q18: 监控图看有慢查询， 监控图看有慢查询， 但是 但是information_schema.cluster_slow_query表中⽆法查询到？ 表中⽆法查询到？ 要使⽤有完全权限的账号，建议使⽤root账号 © 2012-2021 UCloud 优刻得 119/120 1. 客⼾在执⾏oom的语句前设置session变量 SET tidb_mem_quota_query = 8 << 30; 2. 联系技术⽀持，让后端同学修改tidb的配置⽂件，使其永久⽣效。 FAQ 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 120/120

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 • 一键水平扩容或者缩容 得益于 TiDB 存储计算分离的架构的设计，可按需对计算、存储分别进行在线扩容或者缩容，扩容或者 缩容过程中对应用运维人员透明。 作为最佳实践，在实际开发当中，建议在明确知道有更好的等价写法时，尽量避免通过关联子查询来进行查 询。 4.7.3.5 扩展阅读 • 子查询相关的优化 • 关联子查询去关联 • TiDB 中的子查询优化技术 296 4.7.4 分页查询 当查询结果数据量较大时，往往希望以 “分页” 的方式返回所需要的部分。 4.7.4.1 对查询结果进行分页 在 TiDB 当中，可以利用 LIMIT 语句来 语句 • 用 EXPLAIN 查看带视图的 SQL 执行计划 • TiFlink: 使用 TiKV 和 Flink 实现强一致的物化视图 4.7.6 临时表 临时表可以被认为是一种复用查询结果的技术。 假设希望知道Bookshop 应用当中最年长的作家们的一些情况，可能需要编写多个查询，而这些查询都需要使 用到这个最年长作家列表。可以通过下面的 SQL 语句从 authors 表当中找出最年长的前

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，可按需对计算、存储分别进行在线扩容或者缩容，扩容或者 缩容过程中对应用运维人员透明。 TiKV-importer 组件在 v7.5.0 中废弃，建议使用TiDB Lightning 物理导入模式作为替代方案。 • 从 v7.5.0 开始，不再提供TiDB Binlog 数据同步功能的技术支持，强烈建议使用TiCDC 实现高效稳定的数据 同步。尽管 TiDB Binlog 在 v7.5.0 仍支持 Point-in-Time Recovery (PITR) 场景，但是该组件在未来 LTS 以及新增支持从 S3 和 GCS 导入数据，均为实验特性。 6对于 TiDB v4.0，事务 LOAD DATA 不保证原子性。 7从 v7.5.0 开始，不再提供TiDB Binlog 数据同步功能的技术支持，强烈建议使用TiCDC 实现高效稳定的数据同步。尽管 TiDB Binlog 在 v7.5.0 仍支持 Point-in-Time Recovery (PITR) 场景，但是该组件在未来 LTS

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，可按需对计算、存储分别进行在线扩容或者缩容，扩容或者 缩容过程中对应用运维人员透明。 应用于数据中枢场景时，TiDB 作为数据中枢可以无缝连接数据业务层和数据仓库层，满足不 同业务的需求。 如果想了解更多关于 TiDB HTAP 场景信息，请参阅 PingCAP 官网中关于 HTAP 的博客。 当遇到以下技术场景时，建议使用 TiDB HTAP 提升 TiDB 数据库整体表现： • 提升分析性能 你的业务中存在某些复杂的分析查询，如聚合、关联等操作。当这些分析查询涉及大量数据（超过 1000 万行） OLTP 业务 性能，确保系统的整体稳定性。 • 简化 ETL 技术栈 当需要加工的数据量为中等规模（100 TB 以内）、数据加工调度流程相对简单、并发度不高（10 以内） 时，你可能希望简化技术栈，替换原本需要使用多个不同技术栈的 OLTP、ETL 和 OLAP 系统，使用一个数 据库同时满足交易系统以及分析系统的需求，降低技术门槛和运维人员需求。 • 强一致性分析 如果需要对业务数据进

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，可按需对计算、存储分别进行在线扩容或者缩容，扩容或者 缩容过程中对应用运维人员透明。 DATA 语句会受 TiDB 事务模式设置（乐观/悲观）影响。 6对于 TiDB v4.0，事务 LOAD DATA 不保证原子性。 7从 v7.5.0 开始，不再提供TiDB Binlog 数据同步功能的技术支持，强烈建议使用TiCDC 实现高效稳定的数据同步。尽管 TiDB Binlog 在 v7.5.0 仍支持 Point-in-Time Recovery (PITR) 场景，但是该组件在未来 LTS 应用于数据中枢场景时，TiDB 作为数据中枢可以无缝连接数据业务层和数据仓库层，满足不 同业务的需求。 如果想了解更多关于 TiDB HTAP 场景信息，请参阅 PingCAP 官网中关于 HTAP 的博客。 当遇到以下技术场景时，建议使用 TiDB HTAP 提升 TiDB 数据库整体表现： 92 • 提升分析性能 你的业务中存在某些复杂的分析查询，如聚合、关联等操作。当这些分析查询涉及大量数据（超过 1000

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，可按需对计算、存储分别进行在线扩容或者缩容，扩容或者 缩容过程中对应用运维人员透明。 DATA 语句会受 TiDB 事务模式设置（乐观/悲观）影响。 6对于 TiDB v4.0，事务 LOAD DATA 不保证原子性。 7从 v7.5.0 开始，不再提供TiDB Binlog 数据同步功能的技术支持，强烈建议使用TiCDC 实现高效稳定的数据同步。尽管 TiDB Binlog 在 v7.5.0 仍支持 Point-in-Time Recovery (PITR) 场景，但是该组件在未来 LTS 应用于数据中枢场景时，TiDB 作为数据中枢可以无缝连接数据业务层和数据仓库层，满足不 同业务的需求。 如果想了解更多关于 TiDB HTAP 场景信息，请参阅 PingCAP 官网中关于 HTAP 的博客。 当遇到以下技术场景时，建议使用 TiDB HTAP 提升 TiDB 数据库整体表现： • 提升分析性能 你的业务中存在某些复杂的分析查询，如聚合、关联等操作。当这些分析查询涉及大量数据（超过 1000 万行）

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，可按需对计算、存储分别进行在线扩容或者缩容，扩容或者 缩容过程中对应用运维人员透明。 LOAD DATA 语句可以被显式提交或者回滚。此外，LOAD DATA 语句会受 TiDB 事务模式设置（乐观/悲观）影响。 6从 v7.5.0 开始，不再提供TiDB Binlog 数据同步功能的技术支持，强烈建议使用TiCDC 实现高效稳定的数据同步。尽管 TiDB Binlog 在 v7.5.0 仍支持 Point-in-Time Recovery (PITR) 场景，但是该组件在未来 LTS 应用于数据中枢场景时，TiDB 作为数据中枢可以无缝连接数据业务层和数据仓库层，满足不 同业务的需求。 如果想了解更多关于 TiDB HTAP 场景信息，请参阅 PingCAP 官网中关于 HTAP 的博客。 当遇到以下技术场景时，建议使用 TiDB HTAP 提升 TiDB 数据库整体表现： • 提升分析性能 你的业务中存在某些复杂的分析查询，如聚合、关联等操作。当这些分析查询涉及大量数据（超过 1000 万行）