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當(dāng)我們使用 Mysql數(shù)據(jù)庫到達(dá)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(jìn)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
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(kuò)容問題，分庫分表的數(shù)據(jù)總有一天也會到達(dá)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(shí)，需要帶分片鍵，否則就會導(dǎo)致所有節(jié)點(diǎn)執(zhí)行
- 跨庫跨表查詢問題
- 業(yè)務(wù)需要進(jìn)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(jìn)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
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(shí)間，可以說已經(jīng)非常成熟，它是一款同時(shí)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(kuò)縮容，金融級高可用、實(shí)時(shí) 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(qiáng)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(kuò)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(shí)時(shí)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(qiáng)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(qiáng)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(kuò)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(kuò)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
案例
TiDB 有1500 多家不同行業(yè)的企業(yè)應(yīng)用在了生產(chǎn)環(huán)境，以下是一些有代表性企業(yè)，要想查看更多案例，可以訪問TiDB 官網(wǎng)查詢
系統(tǒng)架構(gòu)
TIDB Server
SQL 層，對外暴露 MySQL 協(xié)議的連接 endpoint，負(fù)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(jì)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(fù)責(zé)計(jì)算，可以無限水平擴(kuò)展，可以通過負(fù)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€(gè) TiDB 實(shí)例上以達(dá)到負(fù)載均衡的效果。
PD Server
整個(gè)集群的管理模塊，其主要工作有三個(gè)：
- 存儲集群的元信息（某個(gè)Key存儲在那個(gè)TiKV節(jié)點(diǎn)）；
- 對TiKV集群進(jìn)行調(diào)度和負(fù)載均衡、Leader選舉；
- 分配全局唯一且遞增的事務(wù)ID。
PD 是一個(gè)集群，需要部署奇數(shù)個(gè)節(jié)點(diǎn)，一般線上推薦至少部署3個(gè)節(jié)點(diǎn)。PD在選舉的過程中無法對外提供服務(wù)，這個(gè)時(shí)間大約是3秒。
TIKV Server
TiDB 現(xiàn)在同時(shí)支持OLTP 和 OLAP，而TiKV負(fù)責(zé)存儲OLTP數(shù)據(jù)，從外部看TiKV是一個(gè)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(gè)Region負(fù)責(zé)存儲一個(gè)Key Range（從StartKey到EndKey的左閉右開區(qū)間）的數(shù)據(jù)，每個(gè)TiKV節(jié)點(diǎn)會負(fù)責(zé)多個(gè)Region。
TiKV如何做到數(shù)據(jù)不丟失的？
簡單理解，就是把數(shù)據(jù)復(fù)制到多臺機(jī)器上，這樣一個(gè)節(jié)點(diǎn)down 機(jī)，其他節(jié)點(diǎn)上的副本還能繼續(xù)提供服務(wù)；復(fù)雜理解，需要這個(gè)數(shù)據(jù)可靠并且高效復(fù)制到其他節(jié)點(diǎn)，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(gè)副本成功）才會返回客戶端寫入成功。
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(gè) key-value 而不必關(guān)心這些 key-value 是否處于同一個(gè)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，具體可以訪問論文了解
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。詳情可參考https://zhuanlan.zhihu.com/p/39896539
- 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(shí)不會檢查沖突，只有在提交時(shí)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(cuò)，提交的時(shí)候也可能出錯(cuò)。
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(gè)TIDB Server的自增，不支持多個(gè)TIDB Server的自增。
- 外鍵約束
- 臨時(shí)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
以下內(nèi)容參考：https://pingcap.medium.com/an-8x-system-performance-boost-why-we-migrated-from-mysql-to-a-newsql-database-a42570ab765a
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(gè)節(jié)點(diǎn)，而 TiDB 只有 14 個(gè)
- MySql 用了 512 個(gè) CPU 核心，而 TiDB 將僅使用 224 個(gè)，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。
性能測試
測試報(bào)告 1
來源：https://www.percona.com/blog/a-quick-look-into-tidb-performance-on-a-single-server/
五個(gè) ecs 實(shí)例，使用了不同配置，以此測試
- t2.medium：2 個(gè) CPU 核心
- x1e.xlarge：4 個(gè) CPU 核心
- r4.4xlarge：16 個(gè) CPU 核心
- m4.16xlarge：64 個(gè) CPU 核心
- m5.24xlarge：96 個(gè) 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(jì)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(shí)間，越小越好）：
系統(tǒng)基準(zhǔn)測試
在 m4.16xlarge 實(shí)例上使用 Sysbench 進(jìn)行點(diǎn)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：無磁盤讀取）。結(jié)果在這里。條形代表每秒的交易數(shù)量，越多越好：
系統(tǒng)測試報(bào)告 2
來源：https://www.dcits.com/show-269-4103-1.html
硬件配置
測試場景
測試分兩階段進(jìn)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?yàn)?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(diǎn)分發(fā)一致性等方面花的時(shí)間就很多，然后各個(gè)節(jié)點(diǎn)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，所以如果數(shù)據(jù)量比較小，沒必要使用 TiDB
總結(jié)
以上介紹了 TiDB架構(gòu)，以及它的一些特性，同時(shí)也與 mysql 進(jìn)行了對比，如果貴司的數(shù)據(jù)量比較大，正在考慮要分庫分表，那么完全可以使用它，來避免分庫分表，分庫分表是一個(gè)過渡方案，使用分布式數(shù)據(jù)庫才是終極方案。同時(shí)如果貴司的數(shù)據(jù)量比較小，那么就沒必要引入了文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-825056.html
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到了這里，關(guān)于分庫分表已成為過去式，使用分布式數(shù)據(jù)庫才是未來的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
