初识TiDB

TiDB简介

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，具有水平扩容或者缩容、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、数据规模较大等各类应用场景。

PS:OLTP与OLAP
数据处理大体能够分红两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。

OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、平常的事务处理，例如银行交易。强调数据库内存效率，强调内存各类指标的命令率，强调绑定变量，强调并发操做
OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操做，侧重决策支持，而且提供直观易懂的查询结果。 则强调数据分析，强调SQL执行市场，强调磁盘I/O，强调分区等。

TiDB特色

高度兼容 MySQL

大多数状况下，无需修改代码便可从 MySQL 轻松迁移至 TiDB，分库分表后的 MySQL 集群亦可经过 TiDB 工具进行实时迁移。

水平弹性扩展

经过简单地增长新节点便可实现 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。

分布式事务

TiDB 100% 支持标准的 ACID 事务。

真正金融级高可用

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

一站式 HTAP 解决方案

TiDB 做为典型的 OLTP 行存数据库，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。

云原生 SQL 数据库

TiDB 是为云而设计的数据库，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。

很是活跃的社区

基本架构

能够看出 TiDB 是 Spanner 理念的一个完美实践，一个 TiDB 集群由 TiDB、PD、TiKV 三个组件构成。
TiKV Server：负责数据存储，是一个提供事务的分布式 Key-Value 存储引擎；
PD Server：负责管理调度，如数据和 TiKV 位置的路由信息维护、TiKV 数据均衡等；
TiDB Server：负责 SQL 逻辑，经过 PD 寻址到实际数据的 TiKV 位置，进行 SQL 操做。

TiDB Server

TiDB Server 负责接收 SQL 请求，处理 SQL 相关的逻辑，并经过 PD 找到存储计算所需数据的 TiKV 地址，与 TiKV 交互获取数据，最终返回结果。
TiDB Server 是无状态的，其自己并不存储数据，只负责计算，能够无限水平扩展，能够经过负载均衡组件（如LVS、HAProxy 或 F5）对外提供统一的接入地址。

PD Server

Placement Driver (简称 PD) 是整个集群的管理模块，其主要工做有三个：一是存储集群的元信息（某个 Key 存储在哪一个 TiKV 节点）；二是对 TiKV 集群进行调度和负载均衡（如数据的迁移、Raft group leader 的迁移等）；三是分配全局惟一且递增的事务 ID。
PD 是一个集群，须要部署奇数个节点，通常线上推荐至少部署 3 个节点。

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，每一个 Region 负责存储一个 Key Range（从 StartKey 到 EndKey 的左闭右开区间）的数据，每一个 TiKV 节点会负责多个 Region。TiKV 使用 Raft 协议作复制，保持数据的一致性和容灾。副本以 Region 为单位进行管理，不一样节点上的多个 Region 构成一个 Raft Group，互为副本。数据在多个 TiKV 之间的负载均衡由 PD 调度，这里也是以 Region 为单位进行调度

TiSpark

TiSpark 做为 TiDB 中解决用户复杂 OLAP 需求的主要组件，将 Spark SQL 直接运行在 TiDB 存储层上，同时融合 TiKV 分布式集群的优点，并融入大数据社区生态。至此，TiDB 能够经过一套系统，同时支持 OLTP 与 OLAP，免除用户数据同步的烦恼。

应用场景

• 对数据一致性及高可靠、系统高可用、可扩展性、容灾要求较高的金融行业属性的场景
  众所周知，金融行业对数据一致性及高可靠、系统高可用、可扩展性、容灾要求较高，传统的解决方案是同城两个机房提供服务、异地一个机房提供数据容灾能务但不提供服务，此解决方案存在资源利用率低、维扩成本高、RTO 及 PRO 没法真实达到企业所指望的值。TiDB 采用多副本 + Mutli Raft 协议的方式将数据调度到不一样的机房、机架、机器，当部分机器故障时系统可自动进行切换，确保系统的 RTO <= 30s 及 RPO = 0 。
• 对存储容量、可扩展性、并发要求较高的海量数量及高并的 OLTP 场景
  随着业务的高速发展，数据呈现爆炸性的增加，传统的单机数据库没法知足因数据爆炸性的增加对数据的容量要求，可行方案是采用分库分表的中间件产品或者 NewSQL 数据库替代、采用高端的存储设备等，其中性价比最大的是 NewSQL 数据库，例如：TiDB。TiDB 采用计算、存储分离的架构，可对计算、存储分别进行扩容和缩容，计算节点最大支持 512 节点，每一个节点最大支持 1000 并发，集群容量最大支持 PB 级别。
• Real-time HTAP 场景
  随着 5G、物联网、人工智能的高速发展，企业所生产的数据会愈来愈多，其规模可能达到数百 TB 甚至 PB 级别，传统的解决方案是经过 OLTP 型数据库处理在线联机交易业务，经过 ETL 工具将数据同步到 OLAP 型数据库进行数据分析，这种处理方案存在存储成本高、实际性差等多方面的问题。TiDB 在 4.0 版本中引入列存储引擎 TiFlash 结合行存储引擎 TiKV 构建真正的 HTAP 数据库，在增长少许存储成本的状况下，能够同一个系统中作联机交易处理、实时数据分析，极大的节省企业的成本。
• 数据汇聚、二次加工处理的场景
  当前绝大部分企业的业务数据都分散在不一样的系统中，没有一个统一的汇总，随着业务的发展，企业的决策层须要了解整个公司的业务情况方便即时的作出决策，故须要将分散在各个系统的数据汇聚在同一个系统并进行二次加工处理生成 T + 0/1 的报表。传统常见的解决方案是采用 ETL + Hadoop 来完成，但 Hadoop 体系统太复杂，运维、存储成本过高没法满度用户的需求。与 Hadoop 相比，TiDB 就会简单得多，业务经过 ETL 工具或者 TiDB 的同步工具将数据同步到 TiDB，在 TiDB 中可经过 SQL 直接生成报表。

应用案例

使用TiUP部署TiDB集群

见：https://pingcap.com/docs-cn/s...

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