times For clusters with a large number of tables and partitions, such as SaaS �→ or PaaS services, improvement in statistics loading efficiency can �→ solve the problem of slow startup of Reliability • Improve statistics loading efficiency by up to 10 times #52831 @hawkingrei SaaS or PaaS applications can have a large number of data tables, which not only slow down the loading speed of executes similar application logic. The following are some common use cases: • When you run SaaS or PaaS services on TiDB, where the data of each tenant is stored in separate databases for easier data maintenance

#stats-load-concurrency �→ -从-v540-版本开始引入">统计信息加载效率提升 10 倍 对于拥有大量表和分区的集群，比如 SaaS 或 PaaS 服务，统计信息加载效率的提升能够解决 TiDB �→ 实例启动缓慢的问题，同时也能提升统计信息动态加载的成功率， �→ 从而减少由于统计信息加载失败造成的性能回退，提升集群的稳定性。 g_spill 将在未来版 本中废弃。 更多信息，请参考用户文档。 36 2.2.1.2 稳定性 • 统计信息加载效率提升 10 倍 #52831 @hawkingrei SaaS 或 PaaS 类业务应用中可能存在大量的数据表，这些表不但会拖慢初始统计信息的加载速度，也会 增加高负载情况下同步负载的失败率。TiDB 的启动时间以及执行计划的准确性都会受到影响。在 v8.2.0 中，TiDB (schema/db) 分类存储，同时各数据库具有相同的对象定义并且运行相似的业务逻辑时，跨数 据库执行计划绑定能显著简化执行计划的固定过程。以下是一些常见的使用场景： • 用户在 TiDB 上运行 SaaS 或 PaaS 类服务，每个租户的数据存储于独立的数据库中，以便数据维护和管理。 • 用户在单一实例中进行分库操作，并在迁移到 TiDB 后保留了原有的数据库结构，即将原实例中的数据 按数据库分类存储。 在

executes similar application logic. The following are some common use cases: • When you run SaaS or PaaS services on TiDB, where the data of each tenant is stored in separate databases for easier data maintenance times For clusters with a large number of tables and partitions, such as SaaS �→ or PaaS services, improvement in statistics loading efficiency can �→ solve the problem of slow startup of Reliability • Improve statistics loading efficiency by up to 10 times #52831 @hawkingrei SaaS or PaaS applications can have a large number of data tables, which not only slow down the loading speed of

executes similar application logic. The following are some common use cases: • When you run SaaS or PaaS services on TiDB, where the data of each tenant is stored in separate databases for easier data maintenance times For clusters with a large number of tables and partitions, such as SaaS �→ or PaaS services, improvement in statistics loading efficiency can �→ solve the problem of slow startup of Reliability • Improve statistics loading efficiency by up to 10 times #52831 @hawkingrei SaaS or PaaS applications can have a large number of data tables, which not only slow down the loading speed of

executes similar application logic. The following are some common use cases: • When you run SaaS or PaaS services on TiDB, where the data of each tenant is stored in separate databases for easier data maintenance times For clusters with a large number of tables and partitions, such as SaaS �→ or PaaS services, improvement in statistics loading efficiency can �→ solve the problem of slow startup of Reliability • Improve statistics loading efficiency by up to 10 times #52831 @hawkingrei SaaS or PaaS applications can have a large number of data tables, which not only slow down the loading speed of

(schema/db) 分类存储，同时各数据库具有相同的对象定义并且运行相似的业务逻辑时，跨数 据库执行计划绑定能显著简化执行计划的固定过程。以下是一些常见的使用场景： • 用户在 TiDB 上运行 SaaS 或 PaaS 类服务，每个租户的数据存储于独立的数据库中，以便数据维护和管理。 • 用户在单一实例中进行分库操作，并在迁移到 TiDB 后保留了原有的数据库结构，即将原实例中的数据 按数据库分类存储。 在 #stats-load-concurrency �→ -从-v540-版本开始引入">统计信息加载效率提升 10 倍 对于拥有大量表和分区的集群，比如 SaaS 或 PaaS 服务，统计信息加载效率的提升能够解决 TiDB �→ 实例启动缓慢的问题，同时也能提升统计信息动态加载的成功率， �→ 从而减少由于统计信息加载失败造成的性能回退，提升集群的稳定性。 gg_spill 将在未来版 本中废弃。 更多信息，请参考用户文档。 16.7.1.1.2 稳定性 • 统计信息加载效率提升 10 倍 #52831 @hawkingrei SaaS 或 PaaS 类业务应用中可能存在大量的数据表，这些表不但会拖慢初始统计信息的加载速度，也会 增加高负载情况下同步负载的失败率。TiDB 的启动时间以及执行计划的准确性都会受到影响。在 v8.2.0 中，TiDB

(schema/db) 分类存储，同时各数据库具有相同的对象定义并且运行相似的业务逻辑时，跨数 据库执行计划绑定能显著简化执行计划的固定过程。以下是一些常见的使用场景： • 用户在 TiDB 上运行 SaaS 或 PaaS 类服务，每个租户的数据存储于独立的数据库中，以便数据维护和管理。 • 用户在单一实例中进行分库操作，并在迁移到 TiDB 后保留了原有的数据库结构，即将原实例中的数据 按数据库分类存储。 在 #stats-load-concurrency �→ -从-v540-版本开始引入">统计信息加载效率提升 10 倍 对于拥有大量表和分区的集群，比如 SaaS 或 PaaS 服务，统计信息加载效率的提升能够解决 TiDB �→ 实例启动缓慢的问题，同时也能提升统计信息动态加载的成功率， �→ 从而减少由于统计信息加载失败造成的性能回退，提升集群的稳定性。 gg_spill 将在未来版 本中废弃。 更多信息，请参考用户文档。 16.8.1.1.2 稳定性 • 统计信息加载效率提升 10 倍 #52831 @hawkingrei SaaS 或 PaaS 类业务应用中可能存在大量的数据表，这些表不但会拖慢初始统计信息的加载速度，也会 增加高负载情况下同步负载的失败率。TiDB 的启动时间以及执行计划的准确性都会受到影响。在 v8.2.0 中，TiDB

it is often �→ necessary to apply SQL bindings across these databases. For example, �→ in SaaS or PaaS data platforms, each user typically operates separate �→ databases with the same schema and runs similar executes similar application logic. The following are some common use cases: • When you run SaaS or PaaS services on TiDB, where the data of each tenant is stored in separate databases for easier data maintenance it is often �→ necessary to apply SQL bindings across these databases. For example, �→ in SaaS or PaaS data platforms, each user typically operates separate �→ databases with the same schema and runs similar

it is often �→ necessary to apply SQL bindings across these databases. For example, �→ in SaaS or PaaS data platforms, each user typically operates separate �→ databases with the same schema and runs similar executes similar application logic. The following are some common use cases: • When you run SaaS or PaaS services on TiDB, where the data of each tenant is stored in separate databases for easier data maintenance it is often �→ necessary to apply SQL bindings across these databases. For example, �→ in SaaS or PaaS data platforms, each user typically operates separate �→ databases with the same schema and runs similar

v7.6.0 开始引入） 在处理上百个 schema 相同的数据库时，针对其中一个数据库的 SQL binding 通常也适用于其它的数据库 �→ 。例如，在 SaaS 或 PaaS 数据平台中，每个用户通常各自维护单独的数据库， �→ 这些数据库具有相同的 schema 并运行着类似的 SQL。在这种情况下，逐一为每个数据库做 SQL �→ 绑定是不切实际的。TiDB v7 (schema/db) 分类存储，同时各数据库具有相同的对象定义并且运行相似的业务逻辑时，跨数 据库执行计划绑定能显著简化执行计划的固定过程。以下是一些常见的使用场景： • 用户在 TiDB 上运行 SaaS 或 PaaS 类服务，每个租户的数据存储于独立的数据库中，以便数据维护和管理。 • 用户在单一实例中进行分库操作，并在迁移到 TiDB 后保留了原有的数据库结构，即将原实例中的数据 按数据库分类存储。 在 v7.6.0 开始引入） 在处理上百个 schema 相同的数据库时，针对其中一个数据库的 SQL binding 通常也适用于其它的数据库 �→ 。例如，在 SaaS 或 PaaS 数据平台中，每个用户通常各自维护单独的数据库， �→ 这些数据库具有相同的 schema 并运行着类似的 SQL。在这种情况下，逐一为每个数据库做 SQL �→ 绑定是不切实际的。TiDB v7