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在云计算与大数据时代，传统单机数据库面临三大挑战：海量数据存储、高并发访问和实时分析需求。MySQL分库分表方案复杂、NoSQL缺乏ACID支持、MPP数仓难以处理OLTP... 在这样的背景下，TiDB应运而生。作为一款开源的分布式NewSQL数据库，TiDB完美融合了关系型数据库与NoSQL的最佳特性。
TiDB 是一款开源的分布式关系型数据库，融合了传统关系型数据库和 NoSQL 数据库的优势，具备高可用、强一致、弹性扩展等特点。以下是使用 TiDB 的主要原因：
1. 核心优势
水平扩展能力强：TiDB 基于分布式架构，可以通过增加机器实现水平扩展，轻松应对海量数据和高并发场景。例如，当数据库读写压力增大时，只需增加节点，TiDB 会自动均衡数据，确保集群性能。
强一致性：采用 Raft 协议，确保数据在分布式环境下的强一致性和高可用性。即使部分节点故障，数据也不会丢失。
兼容 MySQL：支持 MySQL 协议、SQL 语法、索引和事务等特性，可无缝迁移 MySQL 数据，无需重写大量代码。
实时 HTAP 支持：结合行存储引擎 TiKV 和列存储引擎 TiFlash，TiDB 支持在线事务处理（OLTP）和在线分析处理（OLAP），可同时进行实时数据插入和复杂查询。
云原生支持：作为云原生数据库，TiDB 支持容器化部署（如 Kubernetes），适合云计算环境，便于弹性伸缩。
2. 适用场景
金融行业：对数据一致性、高可用性和容灾要求极高。TiDB 采用多副本和 Multi-Raft 协议，确保 RTO（恢复时间目标）≤30 秒，RPO（恢复点目标）=0。
海量数据及高并发 OLTP 场景：TiDB 的计算和存储分离架构支持分别扩缩容，计算最大支持 512 节点，每个节点支持 1000 并发，集群容量可达 PB 级。
实时 HTAP 场景：在 4.0 版本中引入 TiFlash 后，TiDB 可在同一个系统中完成联机交易处理和实时数据分析，节省企业成本。
数据汇聚与二次加工：可将分散在不同系统的数据汇聚到 TiDB 中进行二次加工处理，生成 T+0 或 T+1 的报表。
典型应用场景：分库分表
- SQL
关系型数据库(RDBMS,即SQL数据库)
商业软件： Oracle，DB2
开源软件：MySQL，PostgreSQL
关系型数据库面临的单机版本已经很难满足海量数据的需求
- NoSQL
NoSQL = Not Only SQL，意即“不仅仅是SQL，提倡运用非关系型的数据存储
普遍选择牺牲掉复杂 SQL 的支持及 ACID 事务换取弹性扩展能力
通常不保证强一致性的(支持最终一致)
主要分类键值（Key-Value）数据库：如 MemcacheDB，Redis
文档存储：如 MongoDB
列存储：方便存储结构化和半结构化数据，并做数据压缩，对某几列的查询有非常大的IO优势： 如 HBase，Cassandra
图数据库：存储图关系(注意：不是图片)。如 Neo4J
- NewSQL
针对OLTP的读写，提供与NOSQL相同的可扩展性和性能，同时能支持满足ACID特性的事务，即保持NoSQL的高可扩展和高性能，并且保持关系模型
为什么需要NewSQLNoSQL 不能完全取代 RDBMS
单机RDBMS 无法满足性能需求
使用“单机RDBMS + 中间件”方式，在中间件层很难解决分布式事务、高可用问题
一、TiDB核心特性解析
1.1 真正的HTAP架构
HTAP（Hybrid Transactional/Analytical Processing）是TiDB区别于传统数据库的杀手锏：
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行列混合存储引擎：
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TiKV（行存）：基于RocksDB的键值存储，优化OLTP场景
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TiFlash（列存）：通过RAFT Learner异步复制，提供实时分析能力
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智能路由引擎：
EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE region='Asia' /*+ READ_FROM_STORAGE(TIFLASH[orders]) */;
通过Hint或优化器自动选择存储引擎
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2 水平扩展能力
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通过添加TiKV节点实现存储与计算能力的线性扩展：
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数据自动分片（Region）
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PD调度器动态平衡负载
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在线DDL不影响业务
二、TiDB架构深度解析
2.1 分层架构设计
| 组件 | 作用 | 关键技术 |
|---|---|---|
| TiDB Server | 无状态SQL层 | 分布式SQL优化器 |
| TiKV | 分布式事务型存储引擎 | Raft共识算法、MVCC |
| PD | 元数据管理&调度中心 | TSO全局时钟、热点调度 |
| TiFlash | 列存分析引擎 | 向量化计算、MPP执行引擎 |
TiDB Server
TiDB Server 负责接收 SQL 请求，处理 SQL 相关的逻辑并通过 PD Server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，其本身并不存储数据，只负责计算，可以无限水平扩展，可以通过负载均衡组件（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，其主要工作有三个：
一是存储集群的元信息（某个 Key 存储在哪个 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）；
三是分配全局唯一且递增的事务 ID。
PD 通过 Raft 协议保证数据的安全性。Raft 的leader server 负责处理所有操作，其余的 PD server 仅用于保证高可用。建议部署奇数个 PD 节点
三、TiDB生态全景
| 工具 | 用途 | 特点 |
|---|---|---|
| DM | 数据迁移 | 支持MySQL/MariaDB全量+增量 |
| Lightning | 快速导入 | TB级数据导入速度提升5倍 |
| BR | 备份恢复 | 分布式快照备份 |
| TiCDC | 数据变更捕获 | 提供Kafka、MySQL Sink |
四、总结：
传统关系型数据库历史比较久，目前RDBMS的代表为Oracle、MySQL、PostgreSQL，在数据库领域也是“辈份”比较高的，其广泛应用在各行各业，RDBMS大多为本地存储或共享存储。
但是此类数据库存在着一些问题，如自身容量的限制。随着业务量不断增加，容量渐渐成为瓶颈，此时DBA会通过多次的库表sharding，以此来缓解容量问题。大量的分库分表，不仅耗费了大量人力，还使得业务访问数据库的路由逻辑变得复杂。除此之外，RDBMS伸缩性比较差，通常集群扩容缩容成本较高，且不满足分布式的事务。
NoSQL类数据库的代表为Hbase、Redis、MongoDB、Cassandra等，这类数据库解决了 RDBMS伸缩性差的问题，集群容量扩容变得方便很多，但是由于存储方式为多个KV存储，所以对SQL的兼容性就大打折扣。对于NoSQL类数据库来说，只能满足部分分布式事务的特点。
NewSQL领域的代表是Google的spanner和F1，其号称可以实现全球数据中心容灾，且完全满足分布式事务的ACID，但是只能在Google云上使用。TiDB诞生在大背景下，也弥补了国内在NewSQL领域中的空缺。TiDB自2015年5月写下第一行代码以来，至今已发布大小版本几十次，版本迭代十分迅速