0 什么是TiDB

TiDB 是一个分布式 NewSQL 数据库，它支持水平弹性扩展、ACID 事务、标准 SQL、MySQL 语法和 MySQL 协议，具有数据强一致的高可用特性，是一个不仅适合 OLTP 场景还适合 OLAP 场景的混合数据库。

TiDB (opens new window) 是 PingCAP (opens new window) 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。

1 什么是NewSQL

数据库发展至今已经有3代了：

1. SQL，传统关系型数据库，例如 MySQL
2. NoSQL，例如 MongoDB,Redis
3. NewSQL

1 传统SQL的问题

互联网在本世纪初开始迅速发展，互联网应用的用户规模、数据量都越来越大，并且要求7X24小时在线。

传统关系型数据库在这种环境下成为了瓶颈，通常有2种解决方法：

1 升级服务器硬件

虽然提升了性能，但总有天花板。

2 数据分片

使用分布式集群结构

对单点数据库进行数据分片，存放到由廉价机器组成的分布式的集群里，可扩展性更好了，但也带来了新的麻烦。

以前在一个库里的数据，现在跨了多个库，应用系统不能自己去多个库中操作，需要使用数据库分片中间件。

分片中间件做简单的数据操作时还好，但涉及到跨库join、跨库事务时就很头疼了，很多人干脆自己在业务层处理，复杂度较高。

2 NoSQL 的问题

后来 NoSQL 出现了，放弃了传统SQL的强事务保证和关系模型，重点放在数据库的高可用性和可扩展性。

2.1 优点

• 高可用性和可扩展性，自动分区，轻松扩展
• 不保证强一致性，性能大幅提升
• 没有关系模型的限制，极其灵活

2.2 缺点

• 不保证强一致性，对于普通应用没问题，但还是有不少像金融一样的企业级应用有强一致性的需求。
• 不支持 SQL 语句，兼容性是个大问题，不同的 NoSQL 数据库都有自己的 api 操作数据，比较复杂。

3 NewSQL 特性

NewSQL 提供了与 NoSQL 相同的可扩展性，而且仍基于关系模型，还保留了极其成熟的 SQL 作为查询语言，保证了ACID事务特性。

简单来讲，NewSQL 就是在传统关系型数据库上集成了 NoSQL 强大的可扩展性。

传统的SQL架构设计基因中是没有分布式的，而 NewSQL 生于云时代，天生就是分布式架构。

3.1 NewSQL 的主要特性：

• SQL 支持，支持复杂查询和大数据分析。
• 支持 ACID 事务，支持隔离级别。
• 弹性伸缩，扩容缩容对于业务层完全透明。
• 高可用，自动容灾。

4 三种SQL的对比

2 TiDB怎么来的

著名的开源分布式缓存服务 Codis 的作者，PingCAP联合创始人& CTO ，资深 infrastructure 工程师的黄东旭，擅长分布式存储系统的设计与实现，开源狂热分子的技术大神级别人物。即使在互联网如此繁荣的今天，在数据库这片边界模糊且不确定地带，他还在努力寻找确定性的实践方向。

直到 2012 年底，他看到 Google 发布的两篇论文，如同棱镜般，折射出他自己内心微烁的光彩。这两篇论文描述了 Google 内部使用的一个海量关系型数据库 F1/Spanner ，解决了关系型数据库、弹性扩展以及全球分布的问题，并在生产中大规模使用。“如果这个能实现，对数据存储领域来说将是颠覆性的”，黄东旭为完美方案的出现而兴奋， PingCAP 的 TiDB 在此基础上诞生了。

公司历史可以参考下PingCAP (opens new window)

3 TiDB社区版和企业版

TiDB分为社区版以及企业版，企业版收费提供服务以及安全性的支持

4 TIDB核心特性

4.1 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

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。

4.2 分布式事务支持

TiDB 100% 支持标准的 ACID 事务

4.3 金融级高可用

相比于传统主从 (M-S) 复制方案，基于 Raft 的多数派选举协议可以提供金融级的 100% 数据强一致性保证，且在不丢失大多数副本的前提下，可以实现故障的自动恢复 (auto-failover)，无需人工介入

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。

4.4 实时 HTAP

TiDB 作为典型的 OLTP 数据库，同时兼具强大的 OLAP 性能，配合 TiSpark，可提供一站式 HTAP 解决方案，一份存储同时处理 OLTP & OLAP 无需传统繁琐的 ETL 过程

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。

4.5 云原生的分布式数据库

TiDB 是为云而设计的数据库，同 Kubernetes 深度耦合，支持公有云、私有云和混合云，使部署、配置和维护变得十分简单。TiDB 的设计目标是 100% 的 OLTP 场景和 80% 的 OLAP 场景，更复杂的 OLAP 分析可以通过 TiSpark 项目来完成。 TiDB 对业务没有任何侵入性，能优雅的替换传统的数据库中间件、数据库分库分表等 Sharding 方案。同时它也让开发运维人员不用关注数据库 Scale 的细节问题，专注于业务开发，极大的提升研发的生产力

4.6 高度兼容 MySQL

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，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。

5 OLTP&OLAP

5.1 OLTP(联机事务处理)

OLTP(Online Transactional Processing) 即联机事务处理，OLTP 是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，记录即时的增、删、改、查，比如在银行存取一笔款，就是一个事务交易

联机事务处理是事务性非常高的系统，一般都是高可用的在线系统，以小的事务以及小的查询为主，评估其系统的时候，一般看其每秒执行的Transaction以及Execute SQL的数量。在这样的系统中，单个数据库每秒处理的Transaction往往超过几百个，或者是几千个，Select 语句的执行量每秒几千甚至几万个。典型的OLTP系统有电子商务系统、银行、证券等，如美国eBay的业务数据库，就是很典型的OLTP数据库。

5.2 OLAP(联机分析处理)

OLAP(Online Analytical Processing) 即联机分析处理，是数据仓库的核心部心，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。典型的应用就是复杂的动态报表系统

在这样的系统中，语句的执行量不是考核标准，因为一条语句的执行时间可能会非常长，读取的数据也非常多。所以，在这样的系统中，考核的标准往往是磁盘子系统的吞吐量（带宽），如能达到多少MB/s的流量。

5.3 特性对比

OLTP和OLAP的特性对比

---	OLTP	OLAP
实时性	OLTP 实时性要求高，OLTP 数据库旨在使事务应用程序仅写入所需的数据，以便尽快处理单个事务	OLAP 的实时性要求不是很高，很多应用顶多是每天更新一下数据
数据量	OLTP 数据量不是很大，一般只读 / 写数十条记录，处理简单的事务	OLAP 数据量大，因为 OLAP 支持的是动态查询，所以用户也许要通过将很多数据的统计后才能得到想要知道的信息，例如时间序列分析等等，所以处理的数据量很大
用户和系统的面向性	OLTP 是面向顾客的，用于事务和查询处理	OLAP 是面向市场的，用于数据分析
数据库设计	OLTP 采用实体 - 联系 ER 模型和面向应用的数据库设计	OLAP 采用星型或雪花模型和面向主题的数据库设计

5.4 设计角度区别

---	OLTP	OLAP
用户	操作人员，低层管理人员	决策人员，高级管理人员
功能	日常操作处理	分析决策
主要工作	增、删、改	查询
DB 设计	面向应用	面向主题
数据	当前的，最新的细节，二维的，分立的	历史的，聚集的，多维集成的，统一的
存取	读/写数十条记录	读上百万条记录
工作单位	简单的事务	复杂的查询
用户数	上千个	上百个
DB 大小	100MB-GB	100GB-TB