数据的多个副本分布在云上不同的可用区，容忍单点故障，实现服务自 续性。 *。 HTAP: 支持面向关键业务的交易型工作负载和低延迟实时分析型工作负载，提供大规模的联机交易 处理 (OLTP) 与联机分析处理 (DOLAP) 的一站式解决方案。 。 多云支持: TiDB Cloud 当前支持用户选择在 AWS 或者 Google Cloud 上部署和使用TiDB 服务，在 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: 京银行分布式核心系统采用“微服务架构 + 分布式数据库”的建设方案，构建起一套支持高并发、高可用 、可横向扩展的分布式核心系统解决方案。 2018 年起，该分布式核心系统对接网联支付清算平台、银联无卡快捷支付平台、金融服务互联平台、网 贷业务平台等多个核心金融业务场景，实现了将分布式数据库解决方案应用于银行核心类业务场景。 ED [L 上 罗 MySQL 协议的分布式数据库, 在易用性与平滑升级方面比其他监控后台数据库方案更有优 势,中国银行决定采用 TiDB 痊换 Zabbix 后端的 MySQL,构建新一代运维监控平台。 Tizabbix 解决方案 在不改动 Zabbix 源码的情况下,采用 TiDB 普换 MYSQL, 实现监控数据的采集,存储和查询, 把监控对象的 自动注册改为使用 API 延迟注册, 解决事务冲突的问题TiDB 支持表分区

Lead，分布式搜索数据库 SenseiDB 创始人. CEO/CTO 是分布式计算领域的旗帜性人物和开源社区领袖，同时是国际知名开源项目 Codis 作者。 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。 SQL Layer Transaction API MVCC NewKV NewSQL - 数据库无限水平扩展的完美解决方案 DB Sharding NewSQL | Ti Project 大数据时代，当单机数据 库容量及处理能力达到瓶 颈时，由于没有完美的分 布式解决方案，业界普遍 采用妥协的数据库分库分 表（Sharding）方案 DB Sharding vs NewSQL DB Sharding 或者回滚方案） 周级别 人工方式：简单命令行，按需 增加服务器、删除服务器 自动方式：通过API接口，自动 增加或删减服务器 人工方式 1分钟 自动方式 0 NewSQL - 数据中心容灾、多活的完美解决方案 方案 方案特点 传统硬件数据复制方案 1、造价昂贵（存储、带宽），两中心硬件配置需完全一致（存储、主机） 2、冷备，资源闲置，主生产中心故障时，需手动切换业务 3、主生产中心出现写错误，可能导致数据同步出错，备中心无法启动

Google F1 TiDB RDBMS NoSQL NewSQL TiDB and TiKV TiDB 执行流程: TiDB 支持 MySQL 协议 ○ 用户从 MySQL 的相关解决方案迁移 过来时几乎没迁移成本。 ○ 目前还有少量函数或功能未 实现 Plan optimization 逻辑优化 ● 主要依据关系代数的等价交 换做一些逻辑变换 物理优化 ● 主要依据数据读取 output Online DDL 现状，锁表（有些数据支持读操作，但是也以消耗大量内存为代价） ● 架构师们在设计整个系统的时候都会很慎重的考虑表结构 ● DBA 在做此类操作前要做足准备 TiDB解决方案，参考 Google 动态变更 schema 的论文 absent --> delete only --> write only -- reorg --> public Online DDL

生态等重要特性。目标是为用 户提供一站式 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 • 一键水平扩容或者缩容 得益于 TiDB 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 (Recovery Time Objective) 及 RPO (Recovery Point Objective) 并发，集群容量最大支持 PB 级别。 • Real-time HTAP 场景 随着 5G、物联网、人工智能的高速发展，企业所生产的数据会越来越多，其规模可能达到数百 TB 甚 至 PB 级别，传统的解决方案是通过 OLTP 型数据库处理在线联机交易业务，通过 ETL 工具将数据同步到 OLAP 型数据库进行数据分析，这种处理方案存在存储成本高、实时性差等多方面的问题。TiDB 在 4.0 版 本中引入列存储引擎

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