与传统的全文搜索（主要依赖于精确的关键词匹配和词频）不同，向量搜索通过将不同类型的数据（如文 本、图像或音频）转换为高维向量，并根据这些向量之间的相似度来进行查询。这种搜索方法能够捕捉数据 的语义特征和上下文信息，从而更准确地理解用户意图。 即使搜索的词语与数据库中的内容不完全匹配，向量搜索仍然可以通过对数据语义的理解，找到与用户意图 相符合的结果。 例如，搜索 “一种会游泳的动物” 时，全 向量嵌入 向量嵌入 (vector embedding) 也称为嵌入 (embedding) ，是在高维空间中用于表示现实世界对象的数字序列。它 可以捕捉文档、图像、音频和视频等非结构化数据的语义特征和上下文。 向量嵌入在机器学习中至关重要，是语义相似性搜索的基础。 TiDB 专门引入了向量数据类型以及向量搜索索引，用于优化向量嵌入的存储和检索，增强其在人工智能领域 的应用。你可以使用向量类型在 种嵌入模型。在切换模型时，你 需要评估改变嵌入模型对向量查询准确性的影响。 一些嵌入模型，如 OpenAI text-embedding-3-large，支持缩短向量嵌入，即在不丢失向量表示的概念特征的 情况下，从向量序列末尾移除一些数字。你也可以使用这种嵌入模型来减少向量维数。 4.8.4.4 在结果输出中排除向量列 向量嵌入数据通常很大，而且只在搜索过程中使用。通过从查询结果中排除向量列，可以显著减少

与传统的全文搜索（主要依赖于精确的关键词匹配和词频）不同，向量搜索通过将不同类型的数据（如文 本、图像或音频）转换为高维向量，并根据这些向量之间的相似度来进行查询。这种搜索方法能够捕捉数据 的语义特征和上下文信息，从而更准确地理解用户意图。 即使搜索的词语与数据库中的内容不完全匹配，向量搜索仍然可以通过对数据语义的理解，找到与用户意图 相符合的结果。 例如，搜索 “一种会游泳的动物” 时，全 向量嵌入 向量嵌入 (vector embedding) 也称为嵌入 (embedding) ，是在高维空间中用于表示现实世界对象的数字序列。它 可以捕捉文档、图像、音频和视频等非结构化数据的语义特征和上下文。 向量嵌入在机器学习中至关重要，是语义相似性搜索的基础。 TiDB 专门引入了向量数据类型以及向量搜索索引，用于优化向量嵌入的存储和检索，增强其在人工智能领域 的应用。你可以使用向量类型在 种嵌入模型。在切换模型时，你 需要评估改变嵌入模型对向量查询准确性的影响。 一些嵌入模型，如 OpenAI text-embedding-3-large，支持缩短向量嵌入，即在不丢失向量表示的概念特征的 情况下，从向量序列末尾移除一些数字。你也可以使用这种嵌入模型来减少向量维数。 4.8.4.4 在结果输出中排除向量列 向量嵌入数据通常很大，而且只在搜索过程中使用。通过从查询结果中排除向量列，可以显著减少

v8.1.0 �→ 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 Runaway Query。该功能通过 WATCH 子句实现，当某一个查询被识别为 Runaway Query 之后，会提取这 个查询的匹配特征（由 WATCH 后的匹配方式参数决定），在接下来的一段时间里（由 DURATION 定义），这个 Runaway Query 的匹配特征会被加入到监控列表，TiDB 实例会将查询和监控列表进行匹配，匹配到的查询直接 标记为 Runaway Query，而不再等待其 PLAN 表示通过 Plan Digest 匹配所有模式 (Pattern) 相同的 SQL WATCH 中的 DURATION 选项，用于表示此识别项的持续时间，默认为无限长。 添加监控项后，匹配特征和 ACTION 都不会随着 QUERY_LIMIT 配置的修改或删除而改变或删除。可以使用 QUERY WATCH REMOVE 来删除监控项。 QUERY_LIMIT 具体格式如下： 765

Runaway Query。该功能通过 WATCH 子句实现，当某一个查询被识别为 Runaway Query 之后，会提取这 个查询的匹配特征（由 WATCH 后的匹配方式参数决定），在接下来的一段时间里（由 DURATION 定义），这个 Runaway Query 的匹配特征会被加入到监控列表，TiDB 实例会将查询和监控列表进行匹配，匹配到的查询直接 标记为 Runaway Query，而不再等待其 PLAN 表示通过 Plan Digest 匹配所有模式 (Pattern) 相同的 SQL WATCH 中的 DURATION 选项，用于表示此识别项的持续时间，默认为无限长。 添加监控项后，匹配特征和 ACTION 都不会随着 QUERY_LIMIT 配置的修改或删除而改变或删除。可以使用 QUERY WATCH REMOVE 来删除监控项。 QUERY_LIMIT 具体格式如下： 参数 QUERY WATCH 语句说明 语法详见QUERY WATCH。 参数说明如下： 801 • RESOURCE GROUP 用于指定资源组。此语句添加的 Runaway Queries 监控特征将添加到该资源组的监控列表 中。此参数可以省略，省略时作用于 default 资源组。 • ACTION 的含义与 QUERY LIMIT 相同。此参数可以省略，省略时表示识别后的对应操作采用此时资源组中

Runaway Query。该功能通过 WATCH 子句实现，当某一个查询被识别为 Runaway Query 之后，会提取这 个查询的匹配特征（由 WATCH 后的匹配方式参数决定），在接下来的一段时间里（由 DURATION 定义），这个 Runaway Query 的匹配特征会被加入到监控列表，TiDB 实例会将查询和监控列表进行匹配，匹配到的查询直接 标记为 Runaway Query，而不再等待其 表示通过 Plan Digest 匹配所有模式 (Pattern) 相同的 SQL 781 WATCH 中的 DURATION 选项，用于表示此识别项的持续时间，默认为无限长。 添加监控项后，匹配特征和 ACTION 都不会随着 QUERY_LIMIT 配置的修改或删除而改变或删除。可以使用 QUERY WATCH REMOVE 来删除监控项。 QUERY_LIMIT 具体格式如下： 参数 5.3 QUERY WATCH 语句说明 语法详见QUERY WATCH。 参数说明如下： • RESOURCE GROUP 用于指定资源组。此语句添加的 Runaway Queries 监控特征将添加到该资源组的监控列表 中。此参数可以省略，省略时作用于 default 资源组。 782 • ACTION 的含义与 QUERY LIMIT 相同。此参数可以省略，省略时表示识别后的对应操作采用此时资源组中

Runaway Query。该功能通过 WATCH 子句实现，当某一个查询被识别为 Runaway Query 之后，会提取这 个查询的匹配特征（由 WATCH 后的匹配方式参数决定），在接下来的一段时间里（由 DURATION 定义），这个 Runaway Query 的匹配特征会被加入到监控列表，TiDB 实例会将查询和监控列表进行匹配，匹配到的查询直接 标记为 Runaway Query，而不再等待其 表示通过 Plan Digest 匹配所有模式 (Pattern) 相同的 SQL 773 WATCH 中的 DURATION 选项，用于表示此识别项的持续时间，默认为无限长。 添加监控项后，匹配特征和 ACTION 都不会随着 QUERY_LIMIT 配置的修改或删除而改变或删除。可以使用 QUERY WATCH REMOVE 来删除监控项。 QUERY_LIMIT 具体格式如下： 参数 5.3 QUERY WATCH 语句说明 语法详见QUERY WATCH。 参数说明如下： • RESOURCE GROUP 用于指定资源组。此语句添加的 Runaway Queries 监控特征将添加到该资源组的监控列表 中。此参数可以省略，省略时作用于 default 资源组。 774 • ACTION 的含义与 QUERY LIMIT 相同。此参数可以省略，省略时表示识别后的对应操作采用此时资源组中

Runaway Query。该功能通过 WATCH 子句实现，当某一个查询被识别为 Runaway Query 之后，会提取这 个查询的匹配特征（由 WATCH 后的匹配方式参数决定），在接下来的一段时间里（由 DURATION 定义），这个 Runaway Query 的匹配特征会被加入到监控列表，TiDB 实例会将查询和监控列表进行匹配，匹配到的查询直接 标记为 Runaway Query，而不再等待其 表示通过 Plan Digest 匹配所有模式 (Pattern) 相同的 SQL 762 WATCH 中的 DURATION 选项，用于表示此识别项的持续时间，默认为无限长。 添加监控项后，匹配特征和 ACTION 都不会随着 QUERY_LIMIT 配置的修改或删除而改变或删除。可以使用 QUERY WATCH REMOVE 来删除监控项。 QUERY_LIMIT 具体格式如下： 参数 5.3 QUERY WATCH 语句说明 语法详见QUERY WATCH。 参数说明如下： • RESOURCE GROUP 用于指定资源组。此语句添加的 Runaway Queries 监控特征将添加到该资源组的监控列表 中。此参数可以省略，省略时作用于 default 资源组。 763 • ACTION 的含义与 QUERY LIMIT 相同。此参数可以省略，省略时表示识别后的对应操作采用此时资源组中

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 崔秋 | Co-Founder 前搜狗 / 豌豆荚资深后端工程师 王鉴 (John Wang) 前 LinkedIn 搜索架构师 / Twitter 早期 员工, Tech Lead，分布式搜索数据库 以此为基础打造了Hadoop F1 Data Flow Spanner Colossus Google 内部新一代分布式处理框架，于12/13年发表 相关论文，奠定下一代分布式 NewSQL的理论和工程 实践基石。PingCAP以此为基础打造了TiDB & TiKV HBase Map Reduce HDFS TiDB TiKV NewSQL | TiDB Google Spanner / F1 3200+ Commits / 4000+ stars / 44 contributors / 2 Partners 华为 全职工程师（6人团队）深度参与，将会在手机云平台（ 类似 Apple iCloud 业务）和华为商城（VMall）等大型项目落地 京东 全职工程师（10人团队）深度参与，将会在京 东云平台落地，替 换内部 Oracle，继阿里去IOE之后又一重大标志性事件 百度 已经开始整合

TiDB、TiKV、PD 的性能指标进行编排组织，包括以下三个部分： • 数据库时间和 SQL 执行时间概览：通过颜色标记不同 SQL 类型，SQL 不同执行阶段、不同请求的数据库 时间，帮助你快速识别数据库负载特征和性能瓶颈。 • 关键指标和资源利用率：包含数据库 QPS、应用和数据库的连接信息和请求命令类型、数据库内部 TSO 和 KV 请求 OPS、TiDB 和 TiKV 的资源使用概况。 • 自上而下的延迟分解：包括 • SQL Execute Time Overview 颜色优化法 通过观察数据库时间分解图和执行时间概览图，你可以直观地区分正常或者异常的时间消耗，快速定位集群 的异常瓶颈点，高效了解集群的负载特征。对于正常的时间消耗和请求类型，图中显示颜色为绿色系或蓝色 系。如果非绿色或蓝色系的颜色在这两张图中占据了明显的比例，意味着数据库时间的分布不合理。 • Database Time By SQL Type：蓝色标识代表 KV 和 TSO 每秒请求的数据统计。其中，kv request total 代表 TiDB 到 TiKV 所有请求的总和。通过观察 TiDB 到 PD 和 TiKV 的请求类型，可以了解集群内部的负载特征。 在 Connection Count （连接信息）面板中，你可以查看总的连接数和每个 TiDB 的连接数，并由此判断连接总数 是否正常，每个 TiDB 的连接数是否不均衡。active connections

二-CNCF 宣布正式将 TiKV 从沙箱项目晋级至化项上 2019年8月 TiDB 用户问答论坛AskTUG正式上线 2019年12月 宣布去原生的混泪工程 Chaos Meshe 正式开源 2020年7月 CNCF 宣布去原生的混沌工程 Chaos Meshe 正式进入CNCF 沙逢托管项目 2020年11月 Tipe Repo Contributor硫500 关于PingCAP 云之间可以灵活迁移，用户无需担心被云供应商锁定。 *。 ”企业级安全: 提供数据传输加密与静态数据存储加密，借助虚拟私有网络 (VPC) 实现租户之间的安 全隔离。 。 专家级支持: PingCAP 的原厂工程师具有丰富的 TiDB 运维和调优经验，提供专家级的服务支持，为 用户线上业务保驾护航。 治意，确保业务连 PingCAP.COM PingCAP University 是 PingCAP 官方设立的对企业和个人进行 TiDB 全线产品培训并认证的部门, 其培训讲 师团队由来自 PingCAP 官方的资深解决方案架构师、顶尖核心技术研发工程师和高级资深TiDB DBA组成， 拥有丰富且专业的 TiDB 实践经验和培训经验。 培训及认证分为两部分: 。 PCTA (PingCAP Certified TiDB Associate) 线上培训及认证