柚子快報邀請碼778899分享：數(shù)據(jù)庫之TiDB基礎(chǔ)講解

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文章目錄

1 TiDB1.1 引言1.2 TiDB介紹1.3 系統(tǒng)架構(gòu)1.3.1 TIDB Server1.3.2 PD Server1.3.3 TIKV Server1.3.4 TiKV如何不丟失數(shù)據(jù)1.3.5 分布式事務(wù)支持

1.4 與MySQL的對比1.5 性能測試1.5.1 測試一1.5.2 系統(tǒng)測試報告 2

1 TiDB

1.1 引言

當(dāng)我們使用 Mysql 數(shù)據(jù)庫到達一定量級以后，性能就會逐步下降，而解決此類問題，常用的手段就是引入數(shù)據(jù)庫中間件進行分庫分表處理，比如使用 Mycat、ShadingShpere、tddl，但是這種都是過去式了，現(xiàn)在使用分布式數(shù)據(jù)庫可以避免分庫分表 點擊了解數(shù)據(jù)庫之Sharding分庫分表操作詳解

那么為什么不建議分庫分表呢，分庫分表以后，會面臨以下問題：

分頁問題，例如：使用傳統(tǒng)寫法，隨著頁數(shù)過大性能會急劇下降分布式事務(wù)問題數(shù)據(jù)遷移問題，例如：需要把現(xiàn)有數(shù)據(jù)通過分配算法導(dǎo)入到所有的分庫中數(shù)據(jù)擴容問題，分庫分表的數(shù)據(jù)總有一天也會到達極限，需要增大分片開發(fā)模式變化，比如在請求數(shù)據(jù)時，需要帶分片鍵，否則就會導(dǎo)致所有節(jié)點執(zhí)行跨庫跨表查詢問題業(yè)務(wù)需要進行一定取舍，由于分庫分表的局限性，有些場景下需要業(yè)務(wù)進行取舍

以上只是列舉了一部分問題，為了避免這些問題，可以使用分布式數(shù)據(jù)庫TiDB來處理

1.2 TiDB介紹

TiDB 是 PingCAP 公司研發(fā)的一款開源分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，從 2015年 9 月開源，至今已經(jīng)有9 年時間，可以說已經(jīng)非常成熟，它是一款同時支持OLTP（在線事務(wù)處理）和OLAP（在線分析處理）的融合型分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，具備水平擴縮容，金融級高可用、實時 HTAP（Hybrid Transactional and Analytical Processing）、云原生的分布式數(shù)據(jù)庫，兼容 MySQL 5.7 協(xié)議和 MySQL 生態(tài)等重要特性，它適合高可用、強一致要求較高、數(shù)據(jù)規(guī)模較大等各種應(yīng)用場景。

核心特性：

金融級高可用在線水平擴容或者縮容，并且存算分離云原生的分布式數(shù)據(jù)庫，支持部署在公有云，私有云，混合云中實時HTAP，提供TIKV行存儲引擎和TiFlash列存儲引擎兼容MySQL協(xié)議和MySQL生態(tài)分布式事務(wù)強一致性從 MySQL 無縫切換到 TiDB，幾乎無需修改代碼，遷移成本極低PD在分布式理論CAP方面滿足CP，是強一致性的

應(yīng)用場景：

對數(shù)據(jù)一致性及高可靠、系統(tǒng)高可用、可擴展性、容災(zāi)要求較高的金融行業(yè)屬性的場景對存儲容量、可擴展性、并發(fā)要求較高的海量數(shù)據(jù)及高并發(fā)的OLTP場景數(shù)據(jù)匯聚、二次加工處理的場景

1.3 系統(tǒng)架構(gòu)

1.3.1 TIDB Server

SQL 層，對外暴露 MySQL 協(xié)議的連接 endpoint，負責(zé)接收SQL請求，處理SQL相關(guān)的邏輯，并通過PD找到存儲計算所需數(shù)據(jù)的TiKV地址，與TiKV交互獲取數(shù)據(jù)，最終返回結(jié)果。TiDB Server 是無狀態(tài)的，其本身并不存儲數(shù)據(jù)，只負責(zé)計算，可以無限水平擴展，可以通過負載均衡組件（LVS、HAProxy或F5）對外提供統(tǒng)一的接入地址，客戶端的連接可以均勻地分?jǐn)傇诙鄠€ TiDB 實例上以達到負載均衡的效果。

1.3.2 PD Server

整個集群的管理模塊，其主要工作有三個：

存儲集群的元信息（某個Key存儲在哪個TiKV節(jié)點）；對TiKV集群進行調(diào)度和負載均衡、Leader選舉；分配全局唯一且遞增的事務(wù)ID。

PD 是一個集群，需要部署奇數(shù)個節(jié)點，一般線上推薦至少部署3個節(jié)點。PD在選舉的過程中無法對外提供服務(wù)，這個時間大約是3秒。

1.3.3 TIKV Server

TiDB 現(xiàn)在同時支持OLTP 和 OLAP，而TiKV負責(zé)存儲OLTP數(shù)據(jù)，從外部看TiKV是一個分布式的提供事務(wù)的Key-Value存儲引擎。存儲數(shù)據(jù)的基本單位是Region，每個Region負責(zé)存儲一個Key Range（從StartKey到EndKey的左閉右開區(qū)間）的數(shù)據(jù)，每個TiKV節(jié)點會負責(zé)多個Region。

1.3.4 TiKV如何不丟失數(shù)據(jù)

簡單理解，就是把數(shù)據(jù)復(fù)制到多臺機器上，這樣一個節(jié)點down 機，其他節(jié)點上的副本還能繼續(xù)提供服務(wù)；復(fù)雜理解，需要這個數(shù)據(jù)可靠并且高效復(fù)制到其他節(jié)點，并且能處理副本失效的情況，那怎么做呢，就是使用 Raft一致性算法

Region 與副本之間通過 Raft 協(xié)議來維持?jǐn)?shù)據(jù)一致性，任何寫請求都只能在 Leader 上寫入，并且需要寫入多數(shù)副本后（默認(rèn)配置為 3 副本，即所有請求必須至少寫入兩個副本成功）才會返回客戶端寫入成功。

1.3.5 分布式事務(wù)支持

TiKV 支持分布式事務(wù)，我們可以一次性寫入多個 key-value 而不必關(guān)心這些 key-value 是否處于同一個數(shù)據(jù)切片 (Region) 上，TiKV 的分布式事務(wù)參考了Google 在 BigTable 中使用的事務(wù)模型Percolator

1.4 與MySQL的對比

支持的特性：

支持分布式事務(wù)，原理是基于Google Percolator，Percolator是基于Bigtable的，所以數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)直接使用了Bigtable的Tablet。支持鎖，TIDB是樂觀鎖 +MVCC ，MySQL是悲觀鎖+MVCC，要注意TIDB執(zhí)行Update、Insert、Delete時不會檢查沖突，只有在提交時才會檢查寫寫沖突，所以在業(yè)務(wù)端執(zhí)行SQL語句后，要注意檢查返回值，即使執(zhí)行沒有出錯，提交的時候也可能出錯。

不支持的功能特性：

不支持存儲過程、函數(shù)、觸發(fā)器自增id只支持在單個TIDB Server的自增，不支持多個TIDB Server的自增。外鍵約束臨時表Mysql追蹤優(yōu)化器XA 語法（TiDB 內(nèi)部使用兩階段提交，但并沒有通過 SQL 接口公開）

資源使用情況：

TiDB 具有很高的數(shù)據(jù)壓縮比，MySQL 中的 10.8 TB 數(shù)據(jù)在 TiDB 中變成了 3.2 TB，還是三副本的總數(shù)據(jù)量。因此，MySQL 與 TiDB 的空間使用比例為 3.4:1。 同等量級，使用2 年以后，資源使用情況 MySQL使用32 個節(jié)點，而 TiDB 只有 14 個 MySql 用了 512 個 CPU 核心，而 TiDB 將僅使用 224 個，不到 MySQL 的一半。 MySQL 使用 48 TB 存儲空間，而 TiDB 將使用 16 TB，僅為 MySQL 的 1/3。

1.5 性能測試

1.5.1 測試一

五個 ecs 實例，使用了不同配置，以此測試

t2.medium：2 個 CPU 核心x1e.xlarge：4 個 CPU 核心r4.4xlarge：16 個 CPU 核心m4.16xlarge：64 個 CPU 核心m5.24xlarge：96 個 CPU 核心

MySQL 中的數(shù)據(jù)庫大小為 70Gb，TiDB 中的數(shù)據(jù)庫大小為 30Gb（壓縮）。該表沒有二級索引（主鍵除外）。

測試用例：

簡單計數(shù)： select count(*) from ontime;簡單分組依據(jù)：select count(*), year from ontime group by year order by year;用于全表掃描的復(fù)雜過濾器：select * from ontime where UniqueCarrier = 'DL' and TailNum = 'N317NB' and FlightNum = '2' and Origin = 'JFK' and Dest = 'FLL' limit 10;復(fù)雜的分組依據(jù)和排序依據(jù)查詢：

select SQL_CALC_FOUND_ROWS

FlightDate, UniqueCarrier as carrier,

FlightNum,

Origin,

Dest

FROM ontime

WHERE

DestState not in ('AK', 'HI', 'PR', 'VI')

and OriginState not in ('AK', 'HI', 'PR', 'VI')

and flightdate > '2015-01-01'

and ArrDelay < 15

and cancelled = 0 and Diverted = 0

and DivAirportLandings = '0'

ORDER by DepDelay DESC

LIMIT 10;

下圖表示結(jié)果（條形表示查詢響應(yīng)時間，越小越好）：

系統(tǒng)基準(zhǔn)測試 在 m4.16xlarge 實例上使用 Sysbench 進行點選擇（意味著通過主鍵選擇一行，線程范圍從 1 到 128）（內(nèi)存限制：無磁盤讀?。?。結(jié)果在這里。條形代表每秒的交易數(shù)量，越多越好：

1.5.2 系統(tǒng)測試報告 2

硬件配置

測試場景

測試分兩階段進行，第一階段測試數(shù)據(jù)為100萬單，第二階段測試數(shù)據(jù)為1300萬單。在此基礎(chǔ)上，使用Jmeter壓力測試10萬單結(jié)果如下：

從測試結(jié)果來看，在小數(shù)據(jù)量mysql性能是好于TiDB，因為 TiDB 是分布式架構(gòu)，如果小數(shù)據(jù)量，在網(wǎng)絡(luò)通訊節(jié)點分發(fā)一致性等方面花的時間就很多，然后各個節(jié)點執(zhí)行完還要匯總返回，所以開銷是比較大的，但是數(shù)據(jù)量一上來TiDB 優(yōu)勢就體現(xiàn)出來了，因此數(shù)據(jù)量比較小，沒必要使用 TiDB

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