· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 98 3.3.6 查询数据 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 311 4.7.1 单表查询 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 311 4.7.2 多表连接查询· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 317 4.7.3 子查询· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 324 4.7.4 分页查询 · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 94 3.3.6 查询数据 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 307 4.7.1 单表查询 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 307 4.7.2 多表连接查询· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 313 4.7.3 子查询· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 320 4.7.4 分页查询 · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 78 3.3.6 查询数据 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 290 4.7.1 单表查询 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 290 4.7.2 多表连接查询· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 296 4.7.3 子查询· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 303 4.7.4 分页查询 · · · · · · · · · · · · · · ·

展性不受限于内存，服务上的内存只有几百GB，而硬盘空 间按照20块1.6TB的盘来计算，一个服务器上可以有32TB的空间，硬盘的空间比内存到100多倍。但是这种方式，由于数据不能去全部缓存到内存，在查询元数据的时候，需要去盘上读数据，而且在文件系统这种使 用场景下，一次对文件的查找，需要在磁盘上读取多次。 我们的文件系统定位是一个高性能的通用文件系统，元数据的缓存倾向于全缓存。 系统加载的时候 name "A"，查询"A"的inodeid为100© XXX Page 13 of 24 2、client给server0发送请求：inode 100，查询的"A"的inode信息。 3、client给server1发送请求：parentid 100 + name "C"，查询"C"的inode为300 4、client给server1发送请求：inode 300，查询"C"的inode信息。 1、client给server0发送请求：parentid 0 + name "A"，查询"A"的inodeid为100 2、client给server0发送请求：inode 100，查询的"A"的inode信息。 3、client给server1发送请求：parentid 100 + name "C"，查询不到 4、client给server1发送请求：分配inodeid 300，创建文件C的inode。

'123456'; 授权用户 tiuser 可检索数据库 samp_db 内的表： 1. GRANT SELECT ON samp_db.* TO 'tiuser'@'localhost'; 查询用户 tiuser 的权限： 1. SHOW GRANTS for tiuser@localhost; 删除用户 tiuser ： 创建、授权和删除用户 TiDB 快速入门指南 - 20 - slow-threshold int slow-query-file TiDB 进程启动参数 - 29 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 慢查询日志文件 默认: “” 值是文件名，若指定了一个非空字符串，则慢查询日志会被重定向到相应的文件 事务遇见冲突时，提交事物最大重试次数 默认: 10 设置较大的重试次数会影响 TiDB 集群性能 允许任何人不带密码连接，并且所有的操作不检查权限 GLOBAL_VARIABLES 全局系统变量表 tidb 用于 TiDB 在 bootstrap 的时候记录相关版本信息 INFORMATION_SCHEMA 库里面的表主要是为了兼容 MySQL 而存在，有些第三方软件会查询里面的信息。在目前 TiDB 的实现中，里面大部分只是一些空表。 提供字符集相关的信息，其实数据是假的。TiDB 默认支持并且只支持 utf8mb4 。 TiDB 系统数据库 权限系统表 服务端帮助信息系统表

当该节点接收到属于该节点负责的实例的写请求时，直接写入。 2. 当该节点接收到不属于该节点负责的实例的写请求时，将在集群内部路由，转发给对应的节点， 从而完成读写。 3. 当该节点接收到任何读请求时，都直接在本机查询并返回（因为所有实例都被同步到了每台机 器上）。 Distro 协议作为 Nacos 的内嵌临时实例⼀致性协议，保证了在分布式环境下每个节点上面的服务 信息的状态都能够及时地通知其他节点，可以维持数十万量级服务实例的存储和⼀致性。 对⼀致性 http 短连接，30 秒定 期创建销毁连接，GC 压力大 md5 值计算也有⼀定 开销，在可接受范围内 Nacos Naming HTTP/UDP UDP 推送 + 补偿查询 丢包，云架构下无法 反向推送 配置和服务器模块的数据推送通道不统⼀，http 短连接性能压力巨大，未来 Nacos 需要构建能够 同时支持配置以及服务的长链接通道，以标准的通信模型重构推送通道。 Server 之间 ○ 客户端 SDK 需要感知服务节点列表，并按照某种策略选择其中⼀个节点进行连接；底层连接 断开时，需要进行切换 Server 进行重连。 ○ 客户端基于当前可用的长链接进行配置的查询，发布，删除，监听，取消监听等配置领域的 R PC 语意接口通信。 ○ 感知配置变更消息，需要将配置变更消息通知推送当前监听的客户端；网络不稳定时，客户端 接收失败，需要支持重推，并告警。 ○

TiDB Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 7/120 119 119 119 119 Q17: 如何查看慢查询 Q18: 监控图看有慢查询， 但是information_schema.cluster_slow_query表中⽆法查询到？ Q19: 如何处理 TiCDC 创建同步任务或同步到 MySQL 时遇到 Error 1298: Unknown or incorrect ⽹络安全事故。 代理节点 代理节点 TiDB服务集群提供两个Proxy节点，⽤以代理Dashboard/Grafana/Prometheus服务 您可以通过‘详情’⻚中的节点列表中选择‘PROXY’查询到当前节点代理地址 配置访问代理 配置访问代理 Dashboard/监控访问 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 43/120 information_schema.tiflash_replica WHERE TABLE_SCHEMA = '' and TABLE_NAME = ''; 查询结果中AVAILABLE 字段表⽰该表的 TiFlash 副本是否可⽤。1 代表可⽤，0 代表不可⽤。副本状态为可⽤之后就不再改变，如果通过 DDL 命令修改副本数则会重新计算同步进度。 PROGRESS

tree和free list中移除该inode，不再等待7天。 chubaofs实现了强制从freelist中移除inode的机制，同样是使用设置DeleteMarkFlag的方式。 chubaofs也实现了查询机制，来查询处于freelist当中的inode的情况，以便与运维，这一部分没有细看。 优点： 实现简单，开发代价小，且后续可以增加metaserver端打开(session)等机制，向着moosefs的演进也是可以的。 id 由于inode放在原地，那么由于dentry已经被删除，那么查询工具就较为复杂，不能复用原有的client逻辑，需要组织成moosefs那样的meta文件系统可能需要引入额外的复杂性，但是依然可以实现简单的 工具查询。 由于该方案，删除的inode是分散于每个partition中，那么查询工具可能需要遍历所有partion去查询所有的删除inode。 第二种方案： 将inode移动到隐藏的 目录结构，有dentry和inode，并遵循当前inode和dentry的放置方式（inode按照inodeid分布，dentry按照parentid分布） 这种方案的优点是便于工具对trash进行查询，毕竟是实际的目录结构，完全遵循文件系统，可能可以复用client的当前设计，甚至可以参考moosefs实现一个meta文件系统来管理，更为优雅。 但是缺点是DEL和UNDEL需 ，这部分处理会引入

之间的映射，实现高效的元素查询。具体而 言，我们向哈希表中输入一个键 key ，则可以在 ?(1) 时间内获取对应的值 value 。 如图 6‑1 所示，给定 ? 个学生，每个学生都有“姓名”和“学号”两项数据。假如我们希望实现“输入一个 学号，返回对应的姓名”的查询功能，则可以采用图 6‑1 所示的哈希表来实现。 图 6‑1 哈希表的抽象表示 除哈希表外，数组和链表也可以实现查询功能，它们的效率对比如表 6‑1 所示。 ‧ 添加元素：仅需将元素添加至数组（链表）的尾部即可，使用 ?(1) 时间。 ‧ 查询元素：由于数组（链表）是乱序的，因此需要遍历其中的所有元素，使用 ?(?) 时间。 ‧ 删除元素：需要先查询到元素，再从数组（链表）中删除，使用 ?(?) 时间。 表 6‑1 元素查询效率对比 数组 链表 哈希表 查找元素 ?(?) ?(?) ?(1) 添加元素 ?(1) ?(1) (1) ?(1) 删除元素 ?(?) ?(?) ?(1) 观察发现，在哈希表中进行增删查改的时间复杂度都是 ?(1) ，非常高效。 6.1.1 哈希表常用操作 哈希表的常见操作包括：初始化、查询操作、添加键值对和删除键值对等，示例代码如下： 第 6 章 哈希表 www.hello‑algo.com 115 // === File: hash_map.cs === /* 初始化哈希表 */

之间的映射，实现高效的元素查询。具体而 言，我们向哈希表中输入一个键 key ，则可以在 ?(1) 时间内获取对应的值 value 。 如图 6‑1 所示，给定 ? 个学生，每个学生都有“姓名”和“学号”两项数据。假如我们希望实现“输入一个 学号，返回对应的姓名”的查询功能，则可以采用图 6‑1 所示的哈希表来实现。 图 6‑1 哈希表的抽象表示 除哈希表外，数组和链表也可以实现查询功能，它们的效率对比如表 6‑1 所示。 ‧ 添加元素：仅需将元素添加至数组（链表）的尾部即可，使用 ?(1) 时间。 ‧ 查询元素：由于数组（链表）是乱序的，因此需要遍历其中的所有元素，使用 ?(?) 时间。 ‧ 删除元素：需要先查询到元素，再从数组（链表）中删除，使用 ?(?) 时间。 表 6‑1 元素查询效率对比 数组 链表 哈希表 查找元素 ?(?) ?(?) ?(1) 添加元素 ?(1) ?(1) (1) ?(1) 删除元素 ?(?) ?(?) ?(1) 观察发现，在哈希表中进行增删查改的时间复杂度都是 ?(1) ，非常高效。 6.1.1 哈希表常用操作 哈希表的常见操作包括：初始化、查询操作、添加键值对和删除键值对等，示例代码如下： 第 6 章 哈希表 www.hello‑algo.com 115 // === File: hash_map.dart === /* 初始化哈希表 */