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1 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 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。

2 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

2.1 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：

2.1.1 升级服务器硬件

​ 虽然提升了性能，但总有天花板。

2.1.2 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。

2.2 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。

2.2.1 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

2.2.2 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。

2.3 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。

2.3.1 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。

2.4 三种SQL的对比

3 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

3.1 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和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