以标准的开源模式开发和推广，并在全球建立了高度 活跃的开发者及用户社区生态，获得了全球用户的广泛认可。世界各地的开发者及用户通过下载TiDB 社区版及参考丰富的在线技术手册及文档可以非常快捷和低成本地启动对TiDB 的评估测试，并把 TiDB 应用于一些非关键的业务场景。 同时TiDB 在国内外包括银行证券，保险，大型制造，电信，能源，电商等企业级市场上拥有大虽商 业客户及落地案例。企业用户对产品的稳定性、可靠性、 Phoenix on HBase 的索引变更与维护比较困难, 聚合查询的效率不高; *。 CRDB 兼容 PostgreSQL 协议, 线上数据迁移需做协议的转化, 成本较高。 经过以上一些列方案的评估和验证之后, 网易互娱决定在核心业务场景引入 TiDB。 解决方案 网易互娱采用 TiDB 作为线上 MySQL 镜像数据湖, 负责线上数据的收集和集中管理, 同时为报表、 监控、 一

/ loader 全量备份恢复最佳实践 备份与恢复 - 291 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 loader的 -t 参数可以根据 tikv 的实例个数以及负载进行评估调整，例如 3个 tikv 的场景， 此值可 以设为 3 *(1 ～ n) ；当 tikv 负载过高，loader 以及 tidb 日志中出现大量 backoffer.maxSleep 15000ms LOCK TABLES 权限 使用 mydumper 导出来的数据文件尽可能的小, 最好不要超过 64M, 可以设置参数 -F 64 loader的 -t 参数可以根据 tikv 的实例个数以及负载进行评估调整，例如 3个 tikv 的场景， 此值可以 设为 3 *（1 ～ n)；当 tikv 负载过高，loader 以及 tidb 日志中出现大量 backoffer.maxSleep 15000ms 兆网卡。 资源可接受的话，我们建议做 RAID 10，如果资源有限，也可以不做 RAID。 TiDB 需要 CPU 和内存比较好的机器，参考官网配置要求，如果后期需要开启 Binlog，根据业务量的评估 和 GC 时间的要求，也需要本地磁盘大一点，不要求 SSD 磁盘； PD 里面存了集群元信息，会有频繁的读写请求，对磁盘 IO 要求相对比较高，磁盘太差会影响整个集群性 能，推荐 SSD 磁盘，空间不用太大。另外集群

测试集群中按照指定的速率回放这些流量。通过该功能，你可以在测试环境中重现生产集群的实际工 作负载，从而验证所有 SQL 的执行结果和性能表现。 流量回放适用于以下场景： – TiDB 版本升级前验证 – 执行变更前影响评估 – TiDB 扩缩容前性能验证 – 集群性能上限测试 更多信息，请参考用户文档。 2.2.1.4 SQL 功能 • 支 持 向 量 搜 索 功 能 （实 验 特 性）#54245 #17290 docs = text_splitter.split_documents(documents) 第 5 步：生成并存储文档向量 TiDB 支持使用余弦距离 (cosine) 和欧式距离 (L2) 来评估向量之间的相似性。在存储向量时，默认使用余弦距 离。 以下代码将在 TiDB 中创建一个 embedded_documents 表，该表针对向量搜索进行了优化。 embeddings = OpenAIEmbeddings() 随着向量维度增加，向量搜索索引和查询的计算复杂度会显著增加，因为需要进行更多的浮点数比较运算。 为了优化性能，可以考虑尽可能地减少向量的维数。这通常需要切换到另一种嵌入模型。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

测试集群中按照指定的速率回放这些流量。通过该功能，你可以在测试环境中重现生产集群的实际工 作负载，从而验证所有 SQL 的执行结果和性能表现。 流量回放适用于以下场景： – TiDB 版本升级前验证 – 执行变更前影响评估 – TiDB 扩缩容前性能验证 – 集群性能上限测试 更多信息，请参考用户文档。 2.2.1.4 SQL 功能 • 支 持 向 量 搜 索 功 能 （实 验 特 性）#54245 #17290 docs = text_splitter.split_documents(documents) 第 5 步：生成并存储文档向量 TiDB 支持使用余弦距离 (cosine) 和欧式距离 (L2) 来评估向量之间的相似性。在存储向量时，默认使用余弦距 离。 以下代码将在 TiDB 中创建一个 embedded_documents 表，该表针对向量搜索进行了优化。 embeddings = OpenAIEmbeddings() 随着向量维度增加，向量搜索索引和查询的计算复杂度会显著增加，因为需要进行更多的浮点数比较运算。 为了优化性能，可以考虑尽可能地减少向量的维数。这通常需要切换到另一种嵌入模型。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

0/sys- �→ schema-unused-indexes">sys.schema_unused_indexes ， �→ 用于记录索引的使用情况。该功能有助于用户评估数据库中索引的效率并优化索引设计。 数据迁移 TiCDC 支持 0 码力 | 4805 页 | 101.28 MB | 1 年前

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1/sys- �→ schema-unused-indexes">sys.schema_unused_indexes，用于记录索引的使用情况 �→ 。该功能有助于用户评估数据库中索引的效率并优化索引设计。 数据迁移 TiCDC 支持 0 码力 | 4807 页 | 101.31 MB | 1 年前

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�→ 支持多种负载均衡策略 在 TiDB v8.2.0 中，TiProxy 支持从多个维度（包括状态、连接数、健康度、内存、CPU 和地理位置）对 �→ TiDB 节点进行评估和排序，并支持通过 policy �→ 配置项配置这些负载均衡策略的优先级。TiProxy 将根据 policy 动态选择最优 TiDB �→ 节点执行数据库操作，从而优化 make sure your sleep() takes milliseconds 393 注意： 如果你经常遇到 Error 9007: Write conflict 错误，你可能需要进一步评估你的 Schema 设计 和数据存取模型，找到冲突的根源并从设计上避免冲突。关于如何定位和解决事务冲突，请 参考TiDB 锁冲突问题处理。 4.8.4.3 推荐阅读 • TiDB 锁冲突问题处理 数据库系统能够持续稳定、可靠地运行。 注意： 本文提供关于 TiDB 安全配置的一般建议。PingCAP 不保证信息的完整性或准确性，对使用本指 南所产生的任何问题不承担责任。用户应根据自身需求评估这些建议，并咨询专业人士以获 得具体的建议。 647 8.1.1.1 设置 root 用户初始密码 默认情况下，新创建的 TiDB 集群中 root 用户的密码为空，这可能导致潜在的安全风险。任何人都可以尝试使

make sure your sleep() takes milliseconds 404 注意： 如果你经常遇到 Error 9007: Write conflict 错误，你可能需要进一步评估你的 Schema 设计 和数据存取模型，找到冲突的根源并从设计上避免冲突。关于如何定位和解决事务冲突，请 参考TiDB 锁冲突问题处理。 4.8.4.3 推荐阅读 • TiDB 锁冲突问题处理 • 监控中出现少量 txnLock，无需过多关注。后台会自动进行 backoff 重试，单次初始 100 ms，单次最大 3000 ms。 • 如果出现大量的 txnLock，需要从业务的角度评估下冲突的原因。 • 使用悲观锁模式。 10.2.7.2.3 锁被清除 (LockNotFound) 错误 TxnLockNotFound 错误是由于事务提交的慢了，超过了 TTL 的时间。当要提交时，发现被其他事务给 性能优化流程 性能优化流程包含以下 6 个步骤： 1. 定义优化目标 2. 建立性能基线 3. 定位用户响应时间的瓶颈 4. 提出优化方案，预估每种方案的收益、风险和成本 5. 实施优化 6. 评估优化结果 一个性能优化项目，经常需要对步骤 2 到 6 进行多次循环，才能达到优化的目标。 11.1.1.3.1 第 1 步：定义优化目标 不同类型系统优化目标不同。例如，对于一个金融核心的 OLTP

sleep(sleep_ms) # make sure your sleep() takes milliseconds 注意： 如果你经常遇到 Error 9007: Write conflict 错误，你可能需要进一步评估你的 Schema 设计 和数据存取模型，找到冲突的根源并从设计上避免冲突。关于如何定位和解决事务冲突，请 参考TiDB 锁冲突问题处理。 4.8.4.3 推荐阅读 • TiDB 锁冲突问题处理 • 监控中出现少量 txnLock，无需过多关注。后台会自动进行 backoff 重试，单次初始 100 ms，单次最大 3000 ms。 • 如果出现大量的 txnLock，需要从业务的角度评估下冲突的原因。 • 使用悲观锁模式。 10.2.7.2.3 锁被清除 (LockNotFound) 错误 TxnLockNotFound 错误是由于事务提交的慢了，超过了 TTL 的时间。当要提交时，发现被其他事务给 性能优化流程 性能优化流程包含以下 6 个步骤： 1. 定义优化目标 2. 建立性能基线 3. 定位用户响应时间的瓶颈 4. 提出优化方案，预估每种方案的收益、风险和成本 5. 实施优化 6. 评估优化结果 一个性能优化项目，经常需要对步骤 2 到 6 进行多次循环，才能达到优化的目标。 11.1.1.3.1 第 1 步：定义优化目标 不同类型系统优化目标不同。例如，对于一个金融核心的 OLTP

make sure your sleep() takes milliseconds 390 注意： 如果你经常遇到 Error 9007: Write conflict 错误，你可能需要进一步评估你的 Schema 设计 和数据存取模型，找到冲突的根源并从设计上避免冲突。关于如何定位和解决事务冲突，请 参考TiDB 锁冲突问题处理。 4.8.4.3 推荐阅读 • TiDB 锁冲突问题处理 • 监控中出现少量 txnLock，无需过多关注。后台会自动进行 backoff 重试，单次初始 100 ms，单次最大 3000 ms。 • 如果出现大量的 txnLock，需要从业务的角度评估下冲突的原因。 • 使用悲观锁模式。 10.2.7.2.3 锁被清除 (LockNotFound) 错误 TxnLockNotFound 错误是由于事务提交的慢了，超过了 TTL 的时间。当要提交时，发现被其他事务给 性能优化流程 性能优化流程包含以下 6 个步骤： 1. 定义优化目标 2. 建立性能基线 3. 定位用户响应时间的瓶颈 4. 提出优化方案，预估每种方案的收益、风险和成本 5. 实施优化 6. 评估优化结果 一个性能优化项目，经常需要对步骤 2 到 6 进行多次循环，才能达到优化的目标。 11.1.1.3.1 第 1 步：定义优化目标 不同类型系统优化目标不同。例如，对于一个金融核心的 OLTP