PingCAP 划时代的 NewSQL 分布式关系型数据库 技术团队 刘奇 | CEO Co-Founder 前京东 / 豌豆荚资深架构师，知名开源分 布式缓存项目 Codis 作者, 国内 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 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。 2013年以后 2008年至2013年 2008年以前 • 背景：应用最为广泛的数据库；能 很好的解决复杂的数据运算及表 间处理；多用于银行、电信等传 统行业复杂业务逻辑场景中，以 Oracle 为代表 • 挑战：成本高，随着数据量增加， 只能通过购买更贵更好的服务器 ；无法线性扩容，海量数据下处 理能力大幅下降 单机关系型（SQL） 处理框架发表的 三篇论文奠定了大数据分析 处理基石；开源社区 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 |

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 97 3.3.3 创建、查看和删除表· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 255 4.5.3 创建表· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 311 4.7.1 单表查询 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 93 3.3.3 创建、查看和删除表· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 251 4.5.3 创建表· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 307 4.7.1 单表查询 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 77 3.3.3 创建、查看和删除表· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 235 4.5.3 创建表· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 290 4.7.1 单表查询 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

系统数据库 TiDB 系统变量 TiDB 专用系统变量和语法 TiDB 访问权限管理 TiDB 用户账户管理 使用加密连接 SQL 优化 理解 TiDB 执行计划 统计信息 语言结构 字面值 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 日期和时间类型 基本数据类型 函数和操作符 函数和操作符概述 表达式求值的类型转换 系统变量 TiDB 专用系统变量和语法 TiDB 服务器日志文件 TiDB 访问权限管理 TiDB 用户账户管理 使用加密连接 SQL 优化 理解 TiDB 执行计划 统计信息 语言结构 字面值 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 (Online Analytical Processing) 场景提供一站式的解决方案。 TiDB 具备如下核心特性： 高度兼容 MySQL 大多数情况下，无需修改代码即可从 MySQL 轻松迁移至 TiDB，分库分表后的 MySQL 集群亦可通过 TiDB 工具进行实时迁移。 水平弹性扩展 通过简单地增加新节点即可实现 TiDB 的水平扩展，按需扩展吞吐或存储，轻松应对高并发、海量数据场景。 分布式事务 TiDB

全量数据迁移，记录CommitTS数据 添加消费者 查看消费者 删除消费者 修改 Binlog GC 关闭 Binlog 如何使⽤ 如何使⽤TiFlash 简介 步骤⼀ 开启TiFlash 步骤⼆ 按表构建TiFlash副本 步骤三 使⽤TiFlash 备份恢复 备份恢复 设置备份策略 调整⾃动备份策略 ⼿动备份 备份恢复 参数配置 参数配置 进⼊管理⻚⾯ 查看 修改 ⽬录 分布式NewSQL数据库 限制TiKV内存30G 测试⼆ 跨可⽤区类型 同可⽤区类型 FAQ Q1:TiDB当前覆盖多少地域？ Q2：每个⼩时业务要创建⼀些中间表，完成计算，然后删除掉，频繁创建和删除表对TiDB 性能影响⼤吗？ Q3: slow log ⾥⾯的时间是什么时区？ Q4: 对于⼀张⼤表insert into t2 select * from t1; 失败报错 ERROR 2013 (HY000): Lost connection b-mysql5.6.41版本 Q9：在 TiDB 中，表或字段设置为utf8 和 设置为 utf8mb4 的效果是否⼀样 Q10: TiDB 加个联合索引会锁表吗 Q11:TiDB默认时区 Q12:查看TiDB创建索引的过程是否已经结束 Q13：TiDB 最⼤连接数 Q14: SQL执⾏时间突然变⻓ Q15: 如何通过tableID 查找表名 Q16: 如何查看当前版本 ⽬录 分布式NewSQL数据库

话费充值 ● 账单缴费 当前粉丝：400万+ 月活跃人数：110万+ 7*24小时的服务 业务痛点 DBA 分表 分库 运维 中间件 稳定性 ... 选择 MyCat TIDB Mysql 分片 ... 选型测试 Mysql 主从分表：活动 延迟 Mycat ：进行过 100 张分表处理，复杂度、可维护性高 TIDB：进行生产数据导入和实时同步进行数据测试。当时 beta 版本 上线 数据全量导入

• oltp+olap • 海海量量交易易下的单表性能：分库分表？ • ⾼高可⽤用：MHA？Innodb Cluster? • 监控、运维⽅方式简单⾼高效 场景⼆二：聚合⽀支付私有化部署⽅方案 基于TiDB Docker的HTAP⼀一站式⽅方案 • 兼容mysql，应⽤用零改动迁移 • 节点⾼高可⽤用 • ⾃自动Region分⽚片、分布式事务 • Online DDL •

CLup管理节点2 高可用机制自动切换  数据一致性保证 数据可用性  提供读写VIP  读写高可用 读写分离  多个读库之间负载均衡 负载均衡  读线性扩展  支持分库分表 高扩展性 写 VIP 读 VIP PG (Primary) PG (Standby1) PG (Standby2) PG (Standby3) 数据同步复制 写请求 读请求

底层控制的程序员可以使用 Rust，无需时刻担心出现崩溃或安全漏洞，也无需因为 工具链不靠谱而被迫去了解其中的细节。更妙的是，语言设计本身会自然而然地引导你编写出 可靠的代码，并且运行速度和内存使用上都十分高效。 已经在从事编写底层代码的程序员可以使用 Rust 来提升信心。例如，在 Rust 中引入并行是相 对低风险的操作，因为编译器会替你找到经典的错误。同时你可以自信地采取更加激进的优 化，而不会意外引入崩溃或漏洞。 提供了更多的优势，但随着程序变得更复杂，其价值会逐 渐显现。一旦程序壮大到由多个文件组成，亦或者是需要其他的依赖，让 Cargo 协调构建过 程就会简单得多。 即便 hello_cargo 项目十分简单，它现在也使用了很多在你之后的 Rust 生涯将会用到的实用 工具。其实，要在任何已存在的项目上工作时，可以使用如下命令通过 Git 检出代码，移动到 该项目目录并构建： $ git clone 下一次迭代之前快速测试每一次迭代。 重新打开 src/main.rs 文件。我们将会在这个文件中编写全部的代码。 22/562Rust 程序设计语言 简体中文版 处理一次猜测 猜数字程序的第一部分请求和处理用户输入，并检查输入是否符合预期的格式。首先，我们会 允许玩家输入一个猜测。在 src/main.rs 中输入示例 2-1 中的代码。 文件名：src/main.rs use std::io;