TiDB RC3 发布,提高兼容性和系统稳定性

TiDB
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发布于 2017年06月22日
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6 月 16 日,TiDB 正式发布 RC3 版。该版本对 MySQL 兼容性、SQL 优化器、系统稳定性、性能做了大量的工作。性能方面重点优化了负载均衡调度策略和流程。功能方面进一步完善权限管理功能,用户可以按照 MySQL 的权限管理方式控制数据访问权限。另外DDL 的速度也得到显著的提升。
同时为了简化运维工作,开源了 TiDB-Ansible 项目,可以一键部署/升级/启停 TiDB 集群。

TiDB:

  • SQL 查询优化器

    • 支持统计信息增量更新

    • 支持 Merge Sort Join 算子

    • 支持 Index Lookup Join 算子

    • 支持 Optimizer hint 语法

    • 优化 Scan,Join 和 Aggregation 算子的内存消耗

    • 优化 CBO 框架

    • 重构 Expression

  • 支持更完整的权限管理

  • DDL 提速

  • 支持 HTTP API 获取表的数据分布信息

  • 通过系统变量控制查询并发度

  • 新增大量 MySQL 内建函数

  • 通过系统变量将大事务自动拆分小事务提交

 PD:

  • 支持 gRPC

  • 提供 Disaster Recovery Toolkit

  • 自动 GC 掉过期数据

  • 更高效的数据 Balance

  • 支持热点 Region 的调度,使机器负载均衡,提升数据导入速度

  • 性能优化

    • 加速 Client TSO 获取

    • 提升 Region Heartbeat 处理效率

  • 完善 pd-ctl 功能

    • 动态更新 Replica 配置

    • 获取 TSO

    • 通过 ID 获取 Region 信息

 TiKV:

  • 支持 gRPC

  • 支持 SST format snapshot,提升集群负载均衡速度

  • 支持 Profile 内存使用

  • 支持 SSE,加速 CRC32 的计算

  • 加速 Transfer Leader,能更快的负载均衡

  • Batch Apply,减少 CPU 使用,提高写入性能

  • 支持并行 Prewrite , 提高事务写入速度

  • 优化 Coprocessor 线程池调度,减少大查询对点查的影响

  • 新版 Loader 支持表级别并发导入,也支持将大表划分成多个逻辑块并发导入,提升数据导入速度

作为世界级开源的分布式关系型数据库,TiDB 灵感来自于 Google Spanner/F1,具备『分布式强一致性事务、在线弹性水平扩展、故障自恢复的高可用、跨数据中心多活』等核心特性。TiDB 于 2015 年 5 月在 GitHub 创建,同年 12 月发布 Alpha 版本,而后于 2016 年 6 月发布 Beta 版,12 月发布 RC1 版,并在 2017 年 3 月发布 RC2 版。

如今,在社区和 PingCAP 技术团队的共同努力下,TiDB RC3 版已上线,在此感谢社区的小伙伴们长久以来的参与和贡献

https://github.com/pingcap/tidb

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本文标题:TiDB RC3 发布,提高兼容性和系统稳定性
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精彩评论

javasql
javasql

引用来自“多多de棉花糖”的评论

为大数据而生,小数据还是用mysql, 不知道有没有平行迁移工具,如果小数据也能用就更美了,

引用来自“javaflex”的评论

小数据单机部署tidb,稍微调整一下配置参数,与mysql性能一样。小数据也能用!

引用来自“多多de棉花糖”的评论

如何调整?
一、优化TiDB并发
执行SQL设置system参数:
set @@global.tidb_distsql_scan_concurrency = 30;--默认10
set @@global.tidb_index_lookup_concurrency = 15;---默认4
set @@global.tidb_index_serial_scan_concurrency = 5;--默认1
二、优化TiKV存储:
1.提高线程并发
[server]
grpc-concurrency = 50
grpc-concurrent-stream = 2048
grpc-raft-conn-num = 50
grpc-stream-initial-window-size = "4MB"
2.优化内存
[rocksdb.defaultcf]
write-buffer-size = "512MB"
block-cache-size = "4GB"
[rocksdb.writecf]
write-buffer-size = "256MB"
block-cache-size = "2GB"
[rocksdb.raftcf]
write-buffer-size = "128MB"
block-cache-size = "1GB"
优化参数很多,请参考官方文档,根据自己机器的配置优化。
tidb单机和mysql单机性能一样,小数据就开始用tidb,免去后期转移数据,一步到位。
随着数据的增长,只加机器调参数即可,岂不快哉!呵呵
多多de棉花糖
多多de棉花糖
为大数据而生,小数据还是用mysql, 不知道有没有平行迁移工具,如果小数据也能用就更美了,

最新评论(22

多多de棉花糖
多多de棉花糖

引用来自“多多de棉花糖”的评论

为大数据而生,小数据还是用mysql, 不知道有没有平行迁移工具,如果小数据也能用就更美了,

引用来自“javaflex”的评论

小数据单机部署tidb,稍微调整一下配置参数,与mysql性能一样。小数据也能用!

引用来自“多多de棉花糖”的评论

如何调整?

引用来自“javaflex”的评论

一、优化TiDB并发
执行SQL设置system参数:
set @@global.tidb_distsql_scan_concurrency = 30;--默认10
set @@global.tidb_index_lookup_concurrency = 15;---默认4
set @@global.tidb_index_serial_scan_concurrency = 5;--默认1
二、优化TiKV存储:
1.提高线程并发
[server]
grpc-concurrency = 50
grpc-concurrent-stream = 2048
grpc-raft-conn-num = 50
grpc-stream-initial-window-size = "4MB"
2.优化内存
[rocksdb.defaultcf]
write-buffer-size = "512MB"
block-cache-size = "4GB"
[rocksdb.writecf]
write-buffer-size = "256MB"
block-cache-size = "2GB"
[rocksdb.raftcf]
write-buffer-size = "128MB"
block-cache-size = "1GB"
优化参数很多,请参考官方文档,根据自己机器的配置优化。
tidb单机和mysql单机性能一样,小数据就开始用tidb,免去后期转移数据,一步到位。
随着数据的增长,只加机器调参数即可,岂不快哉!呵呵
好的,感谢,我马上尝试一下
javasql
javasql

引用来自“多多de棉花糖”的评论

为大数据而生,小数据还是用mysql, 不知道有没有平行迁移工具,如果小数据也能用就更美了,

引用来自“javaflex”的评论

小数据单机部署tidb,稍微调整一下配置参数,与mysql性能一样。小数据也能用!

引用来自“多多de棉花糖”的评论

如何调整?
一、优化TiDB并发
执行SQL设置system参数:
set @@global.tidb_distsql_scan_concurrency = 30;--默认10
set @@global.tidb_index_lookup_concurrency = 15;---默认4
set @@global.tidb_index_serial_scan_concurrency = 5;--默认1
二、优化TiKV存储:
1.提高线程并发
[server]
grpc-concurrency = 50
grpc-concurrent-stream = 2048
grpc-raft-conn-num = 50
grpc-stream-initial-window-size = "4MB"
2.优化内存
[rocksdb.defaultcf]
write-buffer-size = "512MB"
block-cache-size = "4GB"
[rocksdb.writecf]
write-buffer-size = "256MB"
block-cache-size = "2GB"
[rocksdb.raftcf]
write-buffer-size = "128MB"
block-cache-size = "1GB"
优化参数很多,请参考官方文档,根据自己机器的配置优化。
tidb单机和mysql单机性能一样,小数据就开始用tidb,免去后期转移数据,一步到位。
随着数据的增长,只加机器调参数即可,岂不快哉!呵呵
多多de棉花糖
多多de棉花糖

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为大数据而生,小数据还是用mysql, 不知道有没有平行迁移工具,如果小数据也能用就更美了,

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小数据单机部署tidb,稍微调整一下配置参数,与mysql性能一样。小数据也能用!
如何调整?
javasql
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引用来自“多多de棉花糖”的评论

为大数据而生,小数据还是用mysql, 不知道有没有平行迁移工具,如果小数据也能用就更美了,
小数据单机部署tidb,稍微调整一下配置参数,与mysql性能一样。小数据也能用!
javasql
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我们已经用在生产环境了!赞一个!
动弹
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