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

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： 96 • 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 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。 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） 业务 性能，确保系统的整体稳定性。 100 • 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。 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： 80 • 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。 �→ 开始 GA） 通过资源组的规则，TiDB 能够自动识别出运行超出预期的查询，并对该查询进行限流或取消处理。 �→ 即使没有被规则识别，你仍然可以手动添加查询特征以及采取对应的措施， �→ 从而降低突发的查询性能问题对整个数据库的影响。 数据库管理与可观测性 支持观测索引使用情况（从 v8.0.0 开始引入） 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

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。 0.0 版本起，BR 快照恢复提速功能正式发布并默认启用。通过采用粗粒度打散 Region 算法、批 量创建库表、降低 SST 文件下载和 Ingest 操作之间的相互影响、加速表统计信息恢复等改进措施，快照 恢复的速度有大幅提升。在实际案例中，单个 TiKV 节点的数据恢复速度稳定在 1.2 GiB/s，并且能够在 1 小时内完成对 100 TiB 数据的恢复。 这意味着即使在高负载环境下，BR 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

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。 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。 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