天翼电子商务有限公司（翼支付）成立于 2011 年 3 月，是中国电信股份有限公司的全资子公司、中国人民银行核准的第三方支付机构、中国证监会核准的基金支付结算机构，是中国电信布局互联网金融的重要板块，是行业领先的创新型金融科技企业。业务覆盖全国近 400 个主要城市，注册用户超 5 亿，合作商户超过 1000 万，覆盖餐饮、娱乐、交通出行、电商购物、民生缴费，通信交费等多个生活场景的便民服务。秉承“响应监管、服务民生、资源共享、合作共赢”的理念，致力于打造安全、便捷、时尚的支付解决方案。
一般情况下使用 TiDB 单表大小为千万级别以上在业务中性能最优，但是在实际业务中总是会存在小表。例如配置表对写请求很少，而对读请求的性能的要求更高。TiDB 作为一个分布式数据库，大表的负载很容易利用分布式的特性分散到多台机器上，但当表的数据量不大，访问又特别频繁的情况下，数据通常会集中在 TiKV 的一个 Region 上，形成读热点，更容易造成性能瓶颈。
因为公司数据量比较大，一种方法是采用mycat这种数据库中间件的形式。但是感觉不是很方便。后来发现了TiDB打算，可以尝试试用一下。用datax把历史数据转入到TiDB中，然后在TiDB中进行分析。 第一步：现在台式机中的虚拟机中部署起来。 第二步：数据转移 第三部：测试性能，判断是否可用。
西安锐益达风电技术有限公司成立于 2012 年 1 月 4 日，是一家专业化的工业测量仪器系统、机电产品和计算机软件研发、设计和制造公司，是北京威锐达测控系统有限公司在西安成立的全资子公司。依托大学的科研实力，矢志不渝地从事仪器仪表及测量系统的研究和应用开发，积累了丰富的专业知识和实践经验，具备自主开发高端仪器系统和工程实施的完整技术能力。
U-Next 是日本领先的视频点播服务公司，类似于国内的爱奇艺、国外的 Netflix。近几年 U-Next 的整体业务保持高速成长的势头，原先的基础架构已经无法应对业务的高速增长，对 IT 基础架构的改造迫在眉睫。
Tools SIG Community：主要涵盖 TiDB 数据处理工具，包含 TiDB 数据备份/导入导出，TiDB 数据变更捕获，其他数据库数据迁移至 TiDB 等。
客如云成立于 2012 年，是全球领先、 国内最大的 SaaS 系统公司。 目前面向餐饮、 零售等服务业商家， 提供软硬一体的新一代智能化前台、收银等 SaaS 云服务，包括预订、排队、外卖、点餐、收银、会员管理、进销存等系统服务，并将数据实时传达云端。我们是客如云的大数据基础架构组，负责公司的大数据架构和建设工作，为公司提供大数据基础数据服务。
在 TUG 网易线上企业行活动中，来自网易游戏的资深数据库工程师田维繁老师分享了 TiDB 海量 region 集群调优主题，以下内容整理自当天活动分享实录。 此次分享的主题包括三个方面：
说到 Why HTAP Matters，其实包含两部分，一部分是说为什么我们叫 HTAP，另外一部分是说 TiDB 怎样在 HTAP 架构下发挥它的优势。
UbiSQL 这个词对大家来说可能比较陌生，UbiSQL 是平安集团内部打造的分布式数据库产品，代码基于 TiDB，完全兼容 TiBD 4.0 版本。在 TiDB 的特性之上，UbiSQL 在稳定性、安全性和应用性上面都做了提升，打造出一个金融级且内核源码自主可控的分布式数据库，提供一栈式 HTAP 解决方案。
HTAP （Hybrid Transactional / Analytical Processing）是近些年需求不断受到关注的技术名词，它描述了一个数据库能够同时满足交易以及分析两种作业。TiDB 4.0 是一个针对 HTAP 进行了特别的设计和架构强化，这次给大家带来一篇 VLDB 2020 HTAP 主题的论文解读，比较特殊的是这篇论文是 PingCAP 写的，关于 TiDB HTAP 架构。所以这篇解读，是以作者团队（中的一部分）的视角来写的。原文在此，欢迎指正。
近日，由 TiDB 社区主办，专属于全球开发者与技术爱好者的顶级挑战赛事——TiDB Hackathon 2020 比赛圆满落幕。今年是 TiDB Hackathon 第四次举办，参赛队伍规模创历届之最，共有 45 支来自全球各地的队伍报名，首次实现全球联动。经过 2 天时间的极限挑战， 大赛涌现出不少令人激动的项目。为了让更多朋友了解这些参赛团队背后的故事， 我们将开启 TiDB Hackathon 2020 优秀项目分享系列，本篇文章将介绍 TiGraph 团队赛前幕后的精彩故事。
本篇将继续介绍 TiDB 3.0 Beta 在稳定性、易用性、功能性上的提升，以及接下来在 Storage Layer 和 SQL Layer 的规划，enjoy~
今年 1 月份，我们发布了 TiDB 3.0.0 Beta 版本，DevCon 上也对这个版本做了介绍，经过两个月的努力，今天推出了下一个 Beta 版本 3.0.0 Beta.1。让我们看一下这个版本相比于之前有什么改进。
在数据库查询中，JOIN和IN是两种常见的查询方式，它们分别用于在多个表之间建立关联和过滤数据。然而，在实际应用中，开发者经常会面临一个问题：到底是使用JOIN还是使用IN更能提高查询性能呢？本文将对这两种方式进行性能对比，并探讨在不同情境下的最佳实践。
在数字化系统扮演重要角色的今天，数据库稳定性成为企业关注的核心问题。对于重要计算机系统而言，突发的性能下降可能对业务造成不可估量的损失。为了稳定数据库性能，用户可以从管理流程入手规范变更的测试，或者利用产品手段减少预期外的变化。然而，这仍旧无法完全规避突发的SQL性能问题，其中的原因包括但不仅限于：
ClickHouse 在执行分析查询时的速度优势很好的弥补了 MySQL 的不足，但是对于很多开发者和DBA来说，如何将MySQL稳定、高效、简单的同步到 ClickHouse 却很困难。本文对比了 NineData、MaterializeMySQL（ClickHouse自带）、Bifrost 三款产品，看看他们在同步时的差异。
随着交流机会的增多（集中在金融行业，规模都在各自领域数一数二），发现大家对 Docker + Kubernetes 的接受程度超乎想象, 并极有兴趣将这套架构应用到 RDS 领域。数据库服务的需求可以简化为：
Chunk 本质上是 Column 的集合，它负责连续的在内存中存储同一列的数据，接下来我们看看 Column 的实现。
随着交流机会的增多(集中在金融行业, 规模都在各自领域数一数二), 发现大家对 Docker + Kubernetes 的接受程度超乎想象, 并极有兴趣将这套架构应用到 RDS 领域. 数据库服务的需求可以简化为:
近日，由 TiDB 社区主办，专属于全球开发者与技术爱好者的顶级挑战赛事——TiDB Hackathon 2020 比赛圆满落幕。今年是 TiDB Hackathon 第四次举办，参赛队伍规模创历届之最，共有 45 支来自全球各地的队伍报名，首次实现全球联动。经过 2 天时间的极限挑战， 大赛涌现出不少令人激动的项目。为了让更多小伙伴了解这些参赛团队背后的故事， 我们开启了 TiDB Hackathon 2020 优秀项目分享系列，本篇文章将介绍 TiFlink 团队赛前幕后的精彩故事。
本文根据我司 CEO 刘奇在第 100 期 Infra Meetup 上的演讲整理，预计阅读时间为 30 分钟。
原文转自 https://asktug.com/t/topic/93470 作者 代晓磊_360
计费组是为网易互娱产品提供统一登录和支付高效解决方案的公共支持部门，对内是互娱的各个游戏工作室，对外是国内外数百个渠道。由于业务场景的特殊性，我们为各个游戏产品部署了不同的应用服务，其中大产品环境独立，小产品集中部署。
本文以安能物流作为案例，探讨了在数字化转型中，企业如何利用 TiDB 分布式数据库来应对复杂的业务需求和挑战。
数据库调优可以使数据库应用运行得更快，但对于很多人来说，对数据库内核进行调优是一项很有挑战的“技术活”，是只属于少部分内核研发们的“游戏”。但即使是他们，对数据库内核进行性能调优，也充满了不确定性，它需要综合考虑各种复杂因素，如硬件层面的 CPU、 I/O、 内存和网络，以及软件层面关于操作系统、中间件、数据库参数等配置，还有运行在数据库上的各种查询和命令等。在本次 Hackathon 2021 比赛中，TPC 战队就完成了这一项“挑战”，采用 bottom-up 的设计思路，更好地利用硬件资源，使用 TPC (thread-per-core) 线程模型优化了 TiKV 的写入性能、性能稳定性和自适应能力。TPC 战队也凭借这一硬核项目一举斩获了三等奖与技术潜力奖。
由于历史原因，大型集团企业往往多个帐套系统共存，包括国内知名ERP厂商浪潮、用友、金蝶、速达所提供的财务系统，集团财务共享中心的财务人员在核对财务凭证数据时经常需要跨多个系统查询且每个系统使用方式不一，同时因为系统累计数据庞大，制单和查询操作经常出现卡顿，工作效率非常低。
所以在我们引入前从以下六个方面分别对 TiDB 进行测试验证，其中功能与架构、配置与管理、备份与恢复都是针对我们运维管理，SQL 特性、基准测试、应用场景测试则是应对业务需求和业务场景的。
MIUI 是小米公司旗下基于 Android 系统深度优化、定制、开发的第三方手机操作系统，也是小米的第一个产品。MIUI 在 Android 系统基础上，针对中国用户进行了深度定制，在此之上孕育出了一系列的应用，比如主题商店、小米音乐、应用商店、小米阅读等。
本篇文章应该是我研究的 TiDB 的第一篇文章，主要是介绍整个 TiDB 架构以及它能支持哪些功能为主。至于其中的细节，我也是很好奇，所以不妨关注一下，由我慢慢讲述。
近年来，随着数据规模越来越大，以及由此衍生出数据实时化的诉求激增，产生了一系列大数据相关的业务场景，场景复杂性高以及业务多维度是明显的两个特点，因此出现许多了实时数仓架构来满足业务需求。
作为一款 HTAP 数据库，TiDB 能同时处理来自用户端的 OLTP 在线业务与 OLAP 分析业务。针对分析类需求，优化器会自动将请求路由到列存的 TiFlash 节点；而对于在线请求，优化器会自动路由到行存 TiKV 请求。对于 HTAP 数据库，我们最关心的莫过于占用大量资源的分析类查询是否会影响到在线的 OLTP 业务，针对这个问题，TiDB 在物理层上对 TiKV 与 TiFlash 进行了隔离，很好的避免了这种情况。
摘要 日前，腾讯云大数据数据湖计算 DLC 与国内两家知名云厂商的数据湖产品进行了性能对比，其中腾讯云 DLC 在三款产品中SQL平均执行查询时间短，性能表现优。腾讯云大数据 DLC 在存算分离和大数据量查询场景下，海量查询性能较 A 厂商 产品提升 248%，较 B 厂商产品提升36%。 在存算分离大数据量查询场景下，腾讯云大数据 DLC 较 A 厂商 、B 厂商表现更优，同时在较大任务上的任务执行成功率更高，所有任务均成功执行。结合性能、性价比、使用体验等因素，腾讯云 DLC 在云原生数据湖选择上整体上
tidb这个技术名词很多同学或多或少都曾经耳闻过，但是很多同学觉得他是分布式数据库，自己的业务是使用mysql，基本使用不上这个技术，可能不会去了解他。最近业务上有个需求使用到了tidb，于是学习了一下基本原理，会发现这些原理其实不仅仅局限于分布式数据库这一块，很多技术都是通用的，所以在这里写一下分享一下学习tidb的一些心得。
go版MySQL binlog解析工具，通过解析MySQL binlog ，可以生成原始SQL、回滚SQL、去除主键的INSERT SQL等，也可以生成DML统计信息。类似工具有binlog2sql、MyFlash、my2fback等，本工具基于my2fback、binlog_rollback工具二次开发而来。
首先我们需要把两张使用了不同引擎的表创建出来，使用为了方便起见，我们直接使用Navicat创建了两张 员工信息表，具体字段如下：
简单来说，TiDB 是一个分布式高可用且能够水平扩展的关系型数据库，这个数据库的内核包含三个组件，其中的 SQL 层组件的名字也叫做 TiDB。这个组件负责所有和 SQL 计算相关的事情以及和客户端（业务）之间的交互，这是一个承上启下的核心模块。除了负责 TiDB 组件之外， TiDB 团队还负责开发与其他数据库之间的数据迁移和同步组件，比如 TiDB 自身的 Binlog 模块以及读取 MySQL 之类数据源 Binlog 的组件。
针对 FLAT 索引类型，新增子结构（substructure）和超结构（superstructure）距离计算方式。这两种距离计算方式常用于化学分子式的子结构和超结构搜索。
作为腾讯唯一的时序数据库，CTSDB 支撑了腾讯内部20多个核心业务（微信彩票、财付通、云监控、云数据库、云负载等）。
本文章来源于：https://github.com/Zeb-D/my-review ，请star 强力支持，你的支持，就是我的动力。
对现有的数据库连接池做调研对比，综合性能，可靠性，稳定性，扩展性等因素选出推荐出最优的数据库连接池 。
在刚刚结束的 PingCAP 用户峰会 2023 上，PingCAP 创始人兼 CEO 刘奇分享了题为“创新涌动于先”的演讲， 全面解析了 AI 时代 TiDB 的演进方向，宣布 TiDB Serverless 正式商用，并携手用户代表发布了面向中国企业级用户的平凯数据库 。以下是演讲实录全文，阅读需约 8 分钟。
在分析查询性能时，考虑EXPLAIN关键字同样很管用。EXPLAIN关键字一般放在SELECT查询语句的前面，用于描述MySQL如何执行查询操作、以及MySQL成功返回结果集需要执行的行数。explain 可以帮助我们分析 select 语句,让我们知道查询效率低下的原因,从而改进我们查询,让查询优化器能够更好的工作，可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
2018 年 4 月 27 日，TiDB 发布 2.0 GA 版。相比 1.0 版本，对 MySQL 兼容性、系统稳定性、优化器和执行器做了很多改进。
本次分享首先将从宏观的角度介绍知乎已读服务的业务场景中的挑战、架构设计思路，然后将从微观的角度介绍其中的关键组件的实现，最后分享在整个过程中 TiDB 帮助我们解决了什么样的问题，以及 TiDB 是如何帮助我们将庞大的系统全面云化，并推进到一个非常理想的状态的。
更换某个数据库进行各种前期的测试和比对是非常正常的事情，但是再正常的事情中，可以包含无数的你意料以外的事情，今天就所说最近遇到了一次有意思的数据库测试POC中的问题。
在 上篇关于 TiFlash 的文章 发布后，我们收到了很多伙伴们的反馈，大家有各种各样的疑问，包括 TiFlash 是不是 T + 1 列存数据库？为啥实时写入也很快？读压力大怎么办？节点挂了怎么办？业务怎么接入？……今天我们就来详细回复一下大家的问题，希望能对大家理解和实践 TiFlash 有所帮助。
作者 | 朱小厮的博客 来源 | https://mp.weixin.qq.com/s/fpWjcDGatuqUUq36K8-3Jw 一、业务场景 知乎从问答起步，在过去的 8 年中逐步成长为一个大规模的综合性知识内容平台，目前，知乎上有多达 3000 万个问题，共收获了超过 1.3 亿个回答，同时知乎还沉淀了数量众多的文章、电子书以及其他付费内容，目前注册用户数是 2.2 亿，这几个数字还是蛮惊人的。我们有 1.3 亿个回答，还有更多的专栏文章，所以如何高效的把用户最感兴趣的优质内容分发他们，就是非常重
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