引言

在当今互联网时代,数据的规模和复杂性不断增长,传统关系型数据库面临着无法满足高并发和大规模数据存储需求的挑战。为了解决这一问题,开源社区涌现出了一系列分布式数据库解决方案,其中TiDB作为一种新兴的分布式数据库引起了广泛的关注。本文将介绍TiDB的基本概念、特点以及适用的应用场景。

TiDB官方文档地址:https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable

什么是TiDB?

TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库,是一款同时支持在线事务处理与在线分析处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP) 的融合型分布式数据库产品,具备水平扩容或者缩容、金融级高可用、实时 HTAP、云原生的分布式数据库、兼容 MySQL 5.7 协议和 MySQL 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。

TiDB特点

  1. 一键水平扩容或者缩容

    得益于 TiDB 存储计算分离的架构的设计,可按需对计算、存储分别进行在线扩容或者缩容,扩容或者缩容过程中对应用运维人员透明。

  2. 金融级高可用

    数据采用多副本存储,数据副本通过 Multi-Raft 协议同步事务日志,多数派写入成功事务才能提交,确保数据强一致性且少数副本发生故障时不影响数据的可用性。可按需配置副本地理位置、副本数量等策略满足不同容灾级别的要求。

  3. 实时 HTAP

    提供行存储引擎 TiKV、列存储引擎 TiFlash 两款存储引擎,TiFlash 通过 Multi-Raft Learner 协议实时从 TiKV 复制数据,确保行存储引擎 TiKV 和列存储引擎 TiFlash 之间的数据强一致。TiKV、TiFlash 可按需部署在不同的机器,解决 HTAP 资源隔离的问题。

  4. 云原生的分布式数据库

    专为云而设计的分布式数据库,通过 TiDB Operator 可在公有云、私有云、混合云中实现部署工具化、自动化。

  5. 兼容 MySQL 5.7 协议和 MySQL 生态

    兼容 MySQL 5.7 协议、MySQL 常用的功能、MySQL 生态,应用无需或者修改少量代码即可从 MySQL 迁移到 TiDB。提供丰富的数据迁移工具帮助应用便捷完成数据迁移。

TiDB基础架构

在内核设计上,TiDB 分布式数据库将整体架构拆分成了多个模块,各模块之间互相通信,组成完整的 TiDB 系统。对应的架构图如下:

TiDB Server

SQL 层,对外暴露 MySQL 协议的连接 endpoint,负责接受客户端的连接,执行 SQL 解析和优化,最终生成分布式执行计划。TiDB 层本身是无状态的,实践中可以启动多个 TiDB 实例,通过负载均衡组件(如 LVS、HAProxy 或 F5)对外提供统一的接入地址,客户端的连接可以均匀地分摊在多个 TiDB 实例上以达到负载均衡的效果。TiDB Server 本身并不存储数据,只是解析 SQL,将实际的数据读取请求转发给底层的存储节点 TiKV(或 TiFlash)。

PD (Placement Driver) Server

整个 TiDB 集群的元信息管理模块,负责存储每个 TiKV 节点实时的数据分布情况和集群的整体拓扑结构,提供 TiDB Dashboard 管控界面,并为分布式事务分配事务 ID。PD 不仅存储元信息,同时还会根据 TiKV 节点实时上报的数据分布状态,下发数据调度命令给具体的 TiKV 节点,可以说是整个集群的“大脑”。此外,PD 本身也是由至少 3 个节点构成,拥有高可用的能力。建议部署奇数个 PD 节点。

TiKV Server

TiKV Server:负责存储数据,从外部看 TiKV 是一个分布式的提供事务的 Key-Value 存储引擎。存储数据的基本单位是 Region,每个 Region 负责存储一个 Key Range(从 StartKey 到 EndKey 的左闭右开区间)的数据,每个 TiKV 节点会负责多个 Region。TiKV 的 API 在 KV 键值对层面提供对分布式事务的原生支持,默认提供了 SI (Snapshot Isolation) 的隔离级别,这也是 TiDB 在 SQL 层面支持分布式事务的核心。TiDB 的 SQL 层做完 SQL 解析后,会将 SQL 的执行计划转换为对 TiKV API 的实际调用。所以,数据都存储在 TiKV 中。另外,TiKV 中的数据都会自动维护多副本(默认为三副本),天然支持高可用和自动故障转移。

TiFlash:TiFlash 是一类特殊的存储节点。和普通 TiKV 节点不一样的是,在 TiFlash 内部,数据是以列式的形式进行存储,主要的功能是为分析型的场景加速。

TiDB兼容Mysql协议

TiDB 高度兼容 MySQL 5.7 协议、MySQL 5.7 常用的功能及语法。MySQL 5.7 生态中的系统工具(PHPMyAdmin、Navicat、MySQL Workbench、mysqldump、Mydumper/Myloader)、客户端等均适用于 TiDB。

但 TiDB 尚未支持一些 MySQL 功能,可能的原因如下:

有更好的解决方案,例如 JSON 取代 XML 函数。

目前对这些功能的需求度不高,例如存储流程和函数。

一些功能在分布式系统上的实现难度较大。

除此以外,TiDB 不支持 MySQL 复制协议,但提供了专用工具用于与 MySQL 复制数据:

从 MySQL 复制:TiDB Data Migration (DM) 是将 MySQL/MariaDB 数据迁移到 TiDB 的工具,可用于增量数据的复制。

向 MySQL 复制:TiCDC 是一款通过拉取 TiKV 变更日志实现的 TiDB 增量数据同步工具,可通过 MySQL sink 将 TiDB 增量数据复制到 MySQL。

TiDB应用场景

MySQL分片与合并

对于已经在用 MySQL 的业务,分库、分表、分片、中间件是常用手段,随着分片的增多,跨分片查询是一大难题。

TiDB 在业务层兼容 MySQL 的访问协议,PingCAP 做了一个数据同步的工具——Syncer,它可以把TiDB 作为一个 MySQL Slave,将 TiDB 作为现有数据库的从库接在主 MySQL 库的后方,在这一层将数据打通,可以直接进行复杂的跨库、跨表、跨业务的实时 SQL 查询。

直接替换MySQL

在一个 TiDB 的数据库上,所有业务场景不需要做分库分表,所有的分布式工作都由数据库层完成。TiDB 兼容 MySQL 协议,所以可以直接替换 MySQL,而且基本做到了开箱即用,完全不用担心传统分库分表方案带来繁重的工作负担和复杂的维护成本,友好的用户界面让常规的技术人员可以高效地进行维护和管理。另外,TiDB 具有 NoSQL 类似的扩容能力,在数据量和访问流量持续增长的情况下能够通过水平扩容提高系统的业务支撑能力,并且响应延迟稳定。

数据仓库

TiDB 本身是一个分布式系统,第三种使用场景是将 TiDB 当作数据仓库使用,使用一些T+1的业务。TPC-H 是数据分析领域的一个测试集,TiDB 2.0 在 OLAP 场景下的性能有了大幅提升,原来只能在数据仓库里面跑的一些复杂的 Query,在 TiDB 2.0 里面跑,时间基本都能控制在 10 秒以内。当然,因为 OLAP 的范畴非常大,

TiDB 的 SQL 也有搞不定的情况,为此 PingCAP 开源了 TiSpark,TiSpark 是一个 Spark 插件,用户可以直接用 Spark SQL 实时地在 TiKV 上做大数据分析。

TiDB简介与应用场景的更多相关文章

  1. 【TIDB】1、TiDb简介

    一 TiDb简介 TiDB 是 PingCAP 公司受 Google Spanner / F1 论文启发而设计的开源分布式 HTAP (Hybrid Transactional and Analyti ...

  2. [转帖]kafka入门:简介、使用场景、设计原理、主要配置及集群搭建

    kafka入门:简介.使用场景.设计原理.主要配置及集群搭建 http://www.aboutyun.com/thread-9341-1-1.html 还没看完 感觉挺好的. 问题导读: 1.zook ...

  3. Pulsar 联合 TiDB 推出大数据场景数据应用分析解决方案

    方案概述 大数据时代,各类应用对消息解决方案的要求不仅仅是数据的流动,而是要在持续增长的服务和应用中传输海量数据,进行智能的处理和分析,帮助业务做出更加精准的决策. Pulsar 与 TiDB 联合解 ...

  4. kafka入门:简介、使用场景、设计原理、主要配置及集群搭建(转)

    问题导读: 1.zookeeper在kafka的作用是什么? 2.kafka中几乎不允许对消息进行"随机读写"的原因是什么? 3.kafka集群consumer和producer状 ...

  5. 开放数据接口 API 简介与使用场景、调用方法

    此文章对开放数据接口 API 进行了功能介绍.使用场景介绍以及调用方法的说明,供用户在使用数据接口时参考之用. 在给大家分享的一系列软件开发视频课程中,以及在我们的社区微信群聊天中,都积极地鼓励大家开 ...

  6. RabbitMQ 简介以及使用场景

    目录 一. RabbitMQ 简介 二. RabbitMQ 使用场景 1. 解耦(为面向服务的架构(SOA)提供基本的最终一致性实现) 2. 异步提升效率 3. 流量削峰 三. 引入消息队列的优缺点 ...

  7. 浅谈nginx简介和应用场景

    简介 nginx是一款轻量级的web服务器,它是由俄罗斯的程序设计师伊戈尔·西索夫所开发. nginx相比于Tomcat性能十分优秀,能够支撑5w的并发连接(而Tomcat只能支撑200-400),并 ...

  8. 中间件 | kafka简介、使用场景、设计原理、主要配置及集群搭建

    开源Java学习 公众号 一.入门 1.简介 Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice.它提供了类似于JMS的特性 ...

  9. Redis简介,应用场景,优势

    Redis简介 Redis 是完全开源免费的,遵守BSD协议,是一个高性能的key-value数据库. Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点: Redis支持数据的持久化 ...

  10. 01 . etcd简介原理,应用场景及部署,简单使用

    etcd简介 Etcd是CoreOS团队于2013年6月发起的开源项目,他的目标是构建一个高可用的分布式键值(key-value)数据库,etcd内部采用raft协议作为一致性算法,etcd基于Go语 ...

随机推荐

  1. 微软博客上几篇 Semantic-kernel (SK)文章

    自从最近微软开源Semantic-kernel  来帮助开发人员在其应用程序中使用AI大型语言模型(LLM)以来,Microsoft一直在忙于改进它,发布了有关如何使用它的新指南并发布了5篇文章介绍他 ...

  2. Linux磁盘LVM根目录扩容

    LVM 的基本概念 物理卷 Physical Volume (PV):可以在上面建立卷组的媒介,可以是硬盘分区,也可以是硬盘本身或者回环文件(loopback file).物理卷包括一个特殊的 hea ...

  3. kubernetes(k8s)中部署dashboard可视化面板

    Web 界面 (Dashboard) Dashboard 是基于网页的 Kubernetes 用户界面.你可以使用 Dashboard 将容器应用部署到 Kubernetes 集群中,也可以对容器应用 ...

  4. Semantic Kernel 知多少 | 开启面向AI编程新篇章

    引言 在ChatGPT 火热的当下, 即使没有上手亲自体验,想必也对ChatGPT的强大略有耳闻.当一些人在对ChatGPT犹犹豫豫之时,一些敏锐的企业主和开发者们已经急不可耐的开展基于ChatGPT ...

  5. w11修改ie保护模式方法

    IE安全设置下有4个区域 对应的设置在不同的注册表中.[HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Internet Set ...

  6. Semantic Kernel 入门系列:🪄LLM的魔法

    ChatGPT 只是LLM 的小试牛刀,让人类能够看到的是机器智能对于语言系统的理解和掌握. 如果只是用来闲聊,而且只不过是将OpenAI的接口封装一下,那么市面上所有的ChatGPT的换皮应用都差不 ...

  7. 【Spring5】数据库事务操作

    Spring针对事务的操作 事务的概念:事务是数据库最基本的单元,逻辑上的一组操作,要么都成功,如果有一个操作失败则都失败. 事务的特性:ACID 原子性.一致性.隔离性.持久性 JavaEE环境三层 ...

  8. 界面重建——Marching cubes算法

    一.引子 对于一个标量场数据,我们可以描绘轮廓(Contouring),包括2D和3D.2D的情况称为轮廓线(contour lines),3D的情况称为表面(surface).他们都是等值线或等值面 ...

  9. 苹果怎么查看UDID iPhone/iPad查看UDID教程【详解】

      在开发iPhone和iPad软件的时候,要使用UDID来做真机测试,那么如何查看iPhone或者iPad的UDID呢?下面介绍三种最简单的查看UDID的方法,供大家参考!下面就详情来看看. 1.使 ...

  10. JSP 的本质原理解析:"编写的时候是JSP,心里想解读的是 java 源码"

    JSP 的本质原理解析:"编写的时候是JSP,心里想解读的是 java 源码" @ 目录 JSP 的本质原理解析:"编写的时候是JSP,心里想解读的是 java 源码&q ...