TiDB 的 Coprocessor 模块实现了计算下推,将部分计算逻辑下推至 TiKV 节点,从而减少网络传输并提升性能。通过 copTask 和 copIterator,TiDB 能并行处理数据请求,优化查询效率。文章详细解析了 Coprocessor 的架构、核心数据结构及请求执行流程。
《TiDB 源码阅读(五):索引》## 索引的相关概念数据库索引可以按照多种维度进行分类...
本文探讨了TiDB中的AST、逻辑计划和物理计划。AST是SQL语句的抽象语法树,帮助数据库解析SQL。逻辑计划通过优化AST生成,物理计划则涉及具体的数据操作。文章还介绍了火山模型及其优缺点,强调了从SQL到执行计划的优化过程。
本文分析了TiDB执行INSERT语句的过程,包括解析、编译和执行等步骤。INSERT操作涉及构建执行器、处理数据编码和生成键值对,最终将数据写入TiKV。文章详细介绍了记录键和索引键的编码格式及相关代码位置。
本文概述了MySQL通信协议的基本结构及TiDB的实现。该协议基于TCP/IP,采用请求-响应模型,分为连接建立、命令执行和连接关闭三个阶段,强调了半双工通信的特点及其对连接池管理的影响。
本文概述了TiDB的请求处理流程,从main函数开始,分析了服务监听、连接建立、握手、SQL解析、逻辑优化和物理执行等步骤,并提到预编译语句的性能优势,因其避免了重复编译和优化。
TiDB Lightning 是 TiDB 的数据导入工具,支持快速导入 TB 级数据。其架构模块化,核心功能包括导入控制、服务器模式和 Web 界面。导入流程分为七个步骤,采用并发控制,支持多种后端模式。检查点系统确保可靠性,错误管理系统处理异常情况,并提供性能优化技术。
在TiDB Cloud v7.5.2环境中,通过分析执行计划、添加索引和重写SQL(使用EXISTS和UNION),将复杂评论查询的执行时间从40秒优化至11毫秒,为解决慢SQL问题提供了实战参考。
可观测性是分布式系统成功的关键。本文探讨如何通过分析算子执行信息来优化SQL性能,利用`explain analyze`语句获取执行信息,帮助架构师定位性能问题。通过案例分析查询延时抖动及算子并发度对性能的影响,强调执行信息在性能诊断中的重要性。未来TiDB将进一步丰富执行信息,以提升系统可观测性。
自春节以来,DeepSeek 成为 AI 领域的热门话题,其 V3 模型以低成本著称,R1 模型专注推理。开源特性促进行业变革,降低服务成本,提升灵活性和私有化部署能力。TiDB 在 AI 应用中支持高效数据管理,助力企业构建可靠的数据基础设施。
现代应用架构正在变革,云原生和微服务技术推动数据库向高效灵活发展。TiDB作为分布式数据库,解决了数据量激增和高并发挑战,提供高可用性和强一致性,助力企业数字化转型。
TiDB Serverless具备自动水平扩展、内置AI功能和在线模式变更,无需停机,适合动态数据密集型应用;而Amazon RDS适合稳定工作负载,强调AWS集成,但需手动扩展。
可观测性是分布式系统成功的关键。本文讨论了TiDB索引的观测与管理,强调定期清理未使用和低效索引的重要性,以提升数据库性能和资源利用率,确保高效运行。
安徽省住房公积金监管服务平台整合17家公积金中心的数据,采用TiDB作为底层数据库,实现数据共享与高效分析。TiDB的分布式架构提升了数据处理能力,确保数据质量与高可用性,为省级数据管理提供了支持。
TiDB 的全局索引是在分区表上定义的索引,支持一个索引分区对应多个表分区,提升查询性能,并确保主键和唯一键的全局唯一性。
TiDB Cloud 的 Chat2Query 功能允许用户通过自然语言生成 SQL 查询,分析数据集。它结合了关系型和向量数据库,提升数据理解和查询准确性。通过提示工程和后处理,确保生成的 SQL 查询可靠,帮助企业快速决策,优化销售、客户反馈和供应链管理。
咪咕视讯使用TiDB作为核心数据库,支持其内容分发平台,满足用户对视频内容的高需求。TiDB的应用提升了系统性能,降低了运维复杂性,节省了资源和成本。未来,咪咕计划在更多场景中应用TiDB,推动容器化发展,以应对数据量和复杂性挑战。
TiDB全局索引优化了分区表的查询性能,支持索引分区与表分区的一对多映射,提升跨分区查询效率。它还支持非分区列的快速检索,减少全表扫描,增强灵活性并降低应用修改成本。合理设计索引可显著提升数据库性能。
随着TiDB在企业中的应用增加,客户对多业务资源隔离的需求上升。某全球消费电子品牌通过TiDB实现了库存管理、财务结算和业务报表的有效隔离,提升了系统性能和稳定性。TiDB的技术优势和专业支持使其成为企业发展的重要选择。
自2017年起,爱奇艺使用TiDB,支持超过100个集群,数据量从300G到40T。为应对业务增长,成功将百套TiDB集群升级至v7.1.5,解决了多版本运维挑战,提升了性能与稳定性,优化了数据管理和运维效率。
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