开发者视角下的TiDB与MySQL选择分析TiDBCommunity

本文作者：大数据模型对制造业、银行业、通讯业了解多一点，关心专注国产数据库技术布道以及数据资产建设的应用实践导读随着 MySQL 8.0 的发布和即将到来的 5.7 版本的停止支持，许多 MySQL 用户正面临升级和转型的抉择。

本文为 TiDB 社区用户撰写，以一名开发者的视角，深入探讨和比较了 TiDB 和 MySQL 的差异希望通过本文，能为读者在架构选型方面提供一些帮助和指导TiDB 在墨天轮国产数据库排行榜中长年位列前茅，社区活跃度高且人气旺盛。

那么 TiDB 使用场景相似产品中，有哪些比较优秀呢？我认为其中一个是 MySQL——毕竟在中国，MySQL 早已深入人心，并且工程师们能够轻松地运用它TiDB 与 MySQL 的对比有些人直接将 TiDB 称为"大号的 MySQL"，但实际情况并非如此。

为了使工程师们能够像使用 MySQL 一样使用 TiDB，TiDB 在接口层进行了大量的改进它在语法、表名、引用甚至元数据等方面尽量与 MySQL 保持一致，但是实际执行的每个语句背后都有不同的数据流程和服务流向。

因此，尽管在表面上它们相似，但其背后的数据处理和服务机制是不同的 类型方面，MySQL 是纯粹单机式数据库，TiDB 则是分布式数据库TiDB 能够方便自由地增加节点来扩展存算能力，而 MySQL 则需要通过定向策略，如中间件路由或读写分离等方式来增加节点以提升性能，这使得 MySQL 的扩展性相对受限且相对僵化。

引擎方面，MySQL 拥有多个引擎选项，如 MyISAM、InnoDB、Memory 等，并且可以通过插件支持更多的引擎，如 RocksDB 和 HandlerSocket 等而 TiDB 虽然只有两个引擎选项，但却能够应对各种应用场景的需求。

架构方面 ， MySQL 是偏紧密耦合，分为接口层、服务层、存储层三个层次接口层负责请求处理、授权认证和安全性，服务层负责查询解析、分析、优化、缓存和系统内置函数，存储层负责数据的存储和处理，所有这些组件都在一个服务进程中统一运行。

而 TiDB 采用松散耦合的架构，将数据库的关键组件进行抽象，并根据其分布式特性划分为计算层、存储层和协调层TiDB 计算层类似 MySQL 的接口层，负责接收 SQL 请求，处理 SQL 相关的逻辑，并通过协调层找到存储层数据的位置。

它与存储层进行交互以获取数据，并最终返回结果TiDB 的存储层负责数据的存储，其存储容量没有上限通常情况下，存储层会为同一份数据维护 3 个副本；以满足高并发需求协调层会对存储层中的数据进行负载均衡的处理。

TiDB 的协调层是集群的管理模块，其主要工作包括三个方面：管理集群的元信息、调度和负载均衡存储层的数据，以及分配全局唯一且递增的事务 ID数据处理技术上，MySQL 是 B+树的组织存储结构，B+树适合读多写少，如果写多了，写的影响动作主要是插入、删除，会导致全局的平衡树下面的页频繁分裂或者合并，直接影响性能，影响读放大。

TiDB 是 LSM 树的组织存储结构，擅长写多读少，如果读多了，在内存扫描不到数据，就会去硬盘里面去寻找无序的 sst 文件，所以数据越多越大就会读放大处理存储上，MySQL 类似微内核，微内核架构由核心服务和插件模块组成，核心服务负责请求后处理机制流程并进行优化，插件模块主要用来放置 置处理存储的引擎，引擎决定性能上限， 微内核的插件式对开发者友好，可以自由扩展，所以 MySQL 派生了 infobright、MyRocks 等第三方相关引擎，TiDB 的核心服务分散在 TiDB 模块和 PD 模块里面，两者协同工作构成请求解析、处理、优化及其它服务功能 ， TiKV 模块和 TiFlash 模块则是引擎。

无论是顺序读写还是随机读写，核心服务协同背端的引擎工作串成整个数据全链条过程，MySQL 是在单机单进程的内部去完成这个过程的，而 TiDB 是分布式多进程完成这个过程的产品方面，MySQL 默认使用 InnoDB 引擎，擅长处理 OLTP 的业务场景。

同时，MySQL 还支持插件组装各种引擎，使其成为一个通用型的数据库产品，适用于各种业务场景而 TiDB 默认采用悲观事务的方式，同样专注于 OLTP，也是一个通用型的数据库产品然而，这两者之间存在一些差异。

由于 MySQL 是单机型结构，如果需要进行扩展，只能通过数据库中间件路由的方式进行划分而如果数据已满，就需要停机或停服，重新进行数据的分割TiDB 具有对业务的无侵入性，且扩展非常简单在其发展至今，安装和维护方面已经非常成熟。

通过 TiUP 工具，可以轻松进行分布式集群的组装和维护操作，并且支持在线升级和无缝迁移这使得使用 TiDB 的过程更加便捷和高效，使用户能够更好地管理和运维他们的分布式数据库系统综上所述，TiDB 与 MySQL 属于不同类型的数据产品，并不能直接进行对比。

然而，从数据库的特性和市场趋势的角度来看，它们可以有一些维度上的对比指标事实上，TiDB 致力于向 MySQL 学习，并且还聘请了 InnoDB 的核心开发工程师，致力于调整 TiDB 的底盘，使其在内部和外部都更像 MySQL。

同类竞争产品TiDB 是一款分布式数据库产品，它以分布式为标识并能基于线下安装，在国内外都有类似的产品那么 TiDB 与其他产品有什么不同？参照数据库处理的流程，我将从任务开始到任务结束来详述 用户发起请求：数据库客户端向指定的数据库集群发起请求。

目标数据库响应：数据库集群的指定节点响应用户的请求两者建立会话：数据库集群其中一个节点与客户端产生会话对象请求解析 ：数据库对接收到的请求进行语法检查、对象解析，并将其转换为对应的关系代数结构，然后进行计划任务优化。

调度并且执行：寻找最合适的副本，根据优先级进行，是内存、缓存、数据快照、存储等等监测任务状态：数据库监测执行中任务的状态返回数据结果：数据库服务端将执行结果返回给数据库客户端上述环节中，最关键的是第 2 步、第 4 步和第 5 步。

第 2 步是 哪一个节点响应数据库客户的请求，分布式数据库有两种系统架构，一种是中心化架构【master\slave】，一种是去中心化架构中心化架构的负色职责分清，负责干活、负责指挥、负责接待用户，而去中心化架构则是每个节点角色平等，对待客户的请求，其中的一个节点会瞬间切换成负责接待，剩余的节点根据情况转化执行。

TiDB 在这里采用中心化的架构，节点角色之间的职责更加清晰，分工更加明确第 4 步和第 5 步是数据计算和数据存储的关键步骤，TiDB 在这里做了深度的松散解耦，数据计算用 TiDB，数据存储用 TiKV，两者是真正意义上的存算分离，要增加存储容量，可以增加没有 CPU 的硬盘服务器，要增加计算能力，可以增加没有硬盘的服务器。

关于分布式的功能和作用则集中在一个 PD 的模块上采用集中式的分布式架构的产品则采用了去中心架构，而且计算和存储高度耦合，又称为单机式的分布式架构TiDB 比起同类产品在架构上更加高度松散耦合，与云计算技术更加紧密协作，珠联璧合。

TiDB vs MySQL如果 TiDB 要做大做强，必须要撼动广大开发人员的工作使用习惯大部分开发人员已经十分熟悉并广泛使用 MySQL，无论是在 TP 应用还是 AP 应用中不论性能如何，他们首先会选择 MySQL 来开发业务代码。

这也意味着 MySQL 经常被用作 HTAP 数据库接下来，我将使用 CH-benchmark 来对 TiDB 6.0 和 MySQL 8.0 进行一项测试TPC-CH 由未经修改的 TPC-C 模型和事务、以及 TPC-H 查询的改编版本构成，TPC-CH 保持所有 TPC-C 实体和关系完全不变

，并集成了 TPC-H 模型中的 SUPPLIER、REGION 和 NATION 表这些表在 TPC-H 查询中频繁使用，并允许以非侵入的方式集成到 TPC-C 模型中SUPPLIER 包含固定数量（10,000 条）的条目。

因此，STOCK 中的一条记录可以通过 STOCK.S I ID × STOCK.S W ID mod 10, 000 = SUPPLIER.SU SUPPKEY 与其唯一的供应商（SUPPLIER 表中对应记录）关联起来。

TPC-C 中的原始 CUSTOMER 表不包含引用自 NATION 表的外键我们并没有改变原始模型，从而保持了与现有 TPC-C 的兼容性，所以外键是从字段 C STATE 的第一个字符开始计算的TPC-C 规定第一个字符可以有 62 个不同的值（即大写字母、小写字母、数字），因此我们选择了 62 个国家来填充 NATION。

根据 TPC-H 规范，主键 N NATIONKEY 是一个标识符它的值被规定，从而使得与这些值相关联的 ASCII 值是一个字母或数字,即 N NATIONKEY ∈ [48, 57]∪[65, 90]∪[97. 122]。

因此，不需要额外的计算来跳过 ASCII 码中数字、大写字母和小写字母之间的间隔不支持从字符转换到 ASCII 码的数据库系统可能会偏离 TPC-H 模式，使用单个字符作为 NATION 的主键REGION 包含国家的五个地区。

新表之间的关系使用简单的外键字段来建模：NATION.N REGIONKEY 和 SUPPLIER.SU NATIONKEY在 CH-Benchmark 中结合了 TPC-C 和 TPC-H 两种基准，它把原来 TPC-C 中的 9 个表和 TPC-H 中的 8 个表修改合并成了 12 个表，并将两者的伸缩模型也统一起来（Scaling TPC-H by the same factors of TPC-C）。

测试环境硬件配置操作系统CentOS Linux release 7.6.1810CPU8 核 Intel(R) Xeon(R)内存16测试配置软件版本IP作用MySQL 8.0192.168.1.XMySQL 单机

TiDB 6.0192.168.1.XTiDB 单机CH-benchmark192.168.2.XHTAP 测试工具，生成数据TiUP Bench192.168.2.XHTAP 测试工具，进行测试生成数据

在我的实验中，我使用了 TiDB Bench 对数据进行了压测，生成这些数据的工具是 CH-benchmark安装 CH-benchmarkhttps://github.com/DASLab-IDA/CH-benchmark -rwxr-xr-x. 。

1 root root 1007440 Mar 2916:13 chBenchmark -rw-r--r--. 1 root root 12745 Mar 32022 chBenchmark.cpp -rw-r--r--.

1 root root 194096 Mar 2916:13 chBenchmark.o -rw-r--r--. 1 root root 561 Mar 32022 LICENSE -rw-r--r--.

1 root root 1167 Mar 32022 Makefile -rw-r--r--. 1 root root 2650 Mar 32022 README.md drwxr-xr-x. 3 root root

4096 Mar 2916:13 src [root@hdp1 CH-benchmark-main]# make 运行make之后会就对当天的文件进行编译，生成chBenchmark 执行命令 chBenchmark命令如下 Create initial database as CSV files: chBenchmark -csv -wh

-pa example: chBenchmark -csv -wh 50 -pa /path/to/any/directory 生成数据如下,生成一个warehouse的数据 chBenchmark -csv -wh

1 -pa /tmp/chBenchmark1Copy建表语句CREATE TABLE `customer`(`c_id` int NOT NULL, `c_d_id` int NOT NULL, `c_w_id

` int NOT NULL, `c_first` varchar(16) DEFAULT NULL, `c_middle` char(2) DEFAULT NULL, `c_last` varchar

(16) DEFAULT NULL, `c_street_1` varchar(20) DEFAULT NULL, `c_street_2` varchar(20) DEFAULT NULL, `c_city

` varchar(20) DEFAULT NULL, `c_state` char(2) DEFAULT NULL, `c_zip` char(9) DEFAULT NULL, `c_phone` char

(16) DEFAULT NULL, `c_since` datetime DEFAULT NULL, `c_credit` char(2) DEFAULT NULL, `c_credit_lim` decimal

(12,2) DEFAULT NULL, `c_discount` decimal(4,4) DEFAULT NULL, `c_balance` decimal(12,2) DEFAULT NULL,

`c_ytd_payment` decimal(12,2) DEFAULT NULL, `c_payment_cnt` int DEFAULT NULL, `c_delivery_cnt` int DEFAULT NULL,

`c_data` varchar(500) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`c_w_id`,`c_d_id`,`c_id`), KEY `idx_customer`(`c_w_id

`,`c_d_id`,`c_last`,`c_first`)); CREATE TABLE `district`(`d_id` int NOT NULL, `d_w_id` int NOT NULL,

`d_name` varchar(10) DEFAULT NULL, `d_street_1` varchar(20) DEFAULT NULL, `d_street_2` varchar(20) DEFAULT NULL,

`d_city` varchar(20) DEFAULT NULL, `d_state` char(2) DEFAULT NULL, `d_zip` char(9) DEFAULT NULL, `d_tax

` decimal(4,4) DEFAULT NULL, `d_ytd` decimal(12,2) DEFAULT NULL, `d_next_o_id` int DEFAULT NULL, PRIMARY KEY

(`d_w_id`,`d_id`)); CREATE TABLE `history`(`h_c_id` int NOT NULL, `h_c_d_id` int NOT NULL, `h_c_w_id`

int NOT NULL, `h_d_id` int NOT NULL, `h_w_id` int NOT NULL, `h_date` datetime DEFAULT NULL, `h_amount

` decimal(6,2) DEFAULT NULL, `h_data` varchar(24) DEFAULT NULL, KEY `idx_h_w_id`(`h_w_id`), KEY `idx_h_c_w_id

`(`h_c_w_id`)); CREATE TABLE `item`(`i_id` int NOT NULL, `i_im_id` int DEFAULT NULL, `i_name` varchar

(24) DEFAULT NULL, `i_price` decimal(5,2) DEFAULT NULL, `i_data` varchar(50) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY

(`i_id`)); CREATE TABLE `nation`(`n_nationkey` tinyint NOT NULL, `n_name` char(25) NOT NULL, `n_regionkey

` tinyint NOT NULL, `n_comment` char(152) NOT NULL, PRIMARY KEY (`n_nationkey`)); CREATE TABLE `new_order

`(`no_o_id` int NOT NULL, `no_d_id` int NOT NULL, `no_w_id` int NOT NULL, PRIMARY KEY (`no_w_id`,`no_d_id

`,`no_o_id`)); CREATE TABLE `orderline`(`ol_o_id` int NOT NULL, `ol_d_id` tinyint NOT NULL, `ol_w_id`

int NOT NULL, `ol_number` tinyint NOT NULL, `ol_i_id` int DEFAULT NULL, `ol_supply_w_id` int DEFAULT NULL,

`ol_delivery_d`date DEFAULT NULL, `ol_quantity` smallint DEFAULT NULL, `ol_amount` decimal(6,2) DEFAULT NULL,

`ol_dist_info` char(24) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`ol_w_id`,`ol_d_id`,`ol_o_id`,`ol_number`), KEY `fk_orderline_order

`(`ol_w_id`,`ol_d_id`,`ol_o_id`), KEY `fk_orderline_stock`(`ol_supply_w_id`,`ol_i_id`)); CREATE TABLE

`orders`(`o_id` int NOT NULL, `o_d_id` int NOT NULL, `o_w_id` int NOT NULL, `o_c_id` int DEFAULT NULL,

`o_entry_d` datetime DEFAULT NULL, `o_carrier_id` int DEFAULT NULL, `o_ol_cnt` int DEFAULT NULL, `o_all_local

` int DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`o_w_id`,`o_d_id`,`o_id`), KEY `idx_order`(`o_w_id`,`o_d_id`,`o_c_id

`,`o_id`)); CREATE TABLE `region`(`r_regionkey` tinyint NOT NULL, `r_name` char(55) NOT NULL, `r_comment

` char(152) NOT NULL, PRIMARY KEY (`r_regionkey`)); CREATE TABLE `stock`(`s_i_id` int NOT NULL, `s_w_id

` int NOT NULL, `s_quantity` int DEFAULT NULL, `s_dist_01` char(24) DEFAULT NULL, `s_dist_02` char(24

) DEFAULT NULL, `s_dist_03` char(24) DEFAULT NULL, `s_dist_04` char(24) DEFAULT NULL, `s_dist_05` char

(24) DEFAULT NULL, `s_dist_06` char(24) DEFAULT NULL, `s_dist_07` char(24) DEFAULT NULL, `s_dist_08` char

(24) DEFAULT NULL, `s_dist_09` char(24) DEFAULT NULL, `s_dist_10` char(24) DEFAULT NULL, `s_ytd` int DEFAULT NULL,

`s_order_cnt` int DEFAULT NULL, `s_remote_cnt` int DEFAULT NULL, `s_data` varchar(50) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY

(`s_w_id`,`s_i_id`)); CREATE TABLE `supplier`(`s_suppkey` smallint NOT NULL, `s_name` char(25) NOT NULL,

`s_address` char(40) NOT NULL, `s_nationkey` tinyint NOT NULL, `s_phone` char(15) NOT NULL, `s_acctbal

` decimal(12,2) NOT NULL, `s_comment` char(101) NOT NULL, PRIMARY KEY (`s_suppkey`)); CREATE TABLE `warehouse

`(`w_id` int NOT NULL, `w_name` varchar(10) DEFAULT NULL, `w_street_1` varchar(20) DEFAULT NULL, `w_street_2

` varchar(20) DEFAULT NULL, `w_city` varchar(20) DEFAULT NULL, `w_state` char(2) DEFAULT NULL, `w_zip

` char(9) DEFAULT NULL, `w_tax` decimal(4,4) DEFAULT NULL, `w_ytd` decimal(12,2) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY

(`w_id`));Copy导入数据导入数据前，注意要对tidb运行以下命令 ALTER DATABASE tpcch SET tiflash replica 1; mysql> SELECT * FROM information_schema.tiflash_replica WHERE TABLE_SCHEMA

=tpcch; +--------------+------------+----------+---------------+-----------------+-----------+----------+

| TABLE_SCHEMA | TABLE_NAME | TABLE_ID | REPLICA_COUNT | LOCATION_LABELS | AVAILABLE | PROGRESS | +--------------+------------+----------+---------------+-----------------+-----------+----------+

| tpcch | customer |90|1||0|0|| tpcch | district |93|1||0|0|| tpcch |history|96|1||0|0|| tpcch | item

|99|1||0|0|| tpcch | nation |102|1||0|0|| tpcch | new_order |105|1||0|0|| tpcch | neworder |108|1||0|

0|| tpcch | order |111|1||0|0|| tpcch | order_line |113|1||0|0|| tpcch | orderline |115|1||0|0|| tpcch

| orders |117|1||0|0|| tpcch | region |119|1||0|0|| tpcch | stock |121|1||0|0|| tpcch | warehouse |125

|1||0|0|| tpcch | supplier |128|1||0|0| +--------------+------------+----------+---------------+-----------------+-----------+----------+

15 rows inset(0.00 sec) LOAD DATA local INFILE /tmp/chBenchmark1/CUSTOMER.tbl INTO TABLE tpcch.customer FIELDS TERMINATED BY

|; LOAD DATA local INFILE /tmp/chBenchmark1/DISTRICT.tbl INTO TABLE tpcch.district FIELDS TERMINATED BY

|; LOAD DATA local INFILE /tmp/chBenchmark1/HISTORY.tbl INTO TABLE tpcch.history FIELDS TERMINATED BY

|; LOAD DATA local INFILE /tmp/chBenchmark1/ITEM.tbl INTO TABLE tpcch.item FIELDS TERMINATED BY |; LOAD DATA

local INFILE /tmp/chBenchmark1/NATION.tbl INTO TABLE tpcch.nation FIELDS TERMINATED BY |; LOAD DATA

local INFILE /tmp/chBenchmark1/NEWORDER.tbl INTO TABLE tpcch.new_order FIELDS TERMINATED BY |; LOAD DATA

local INFILE /tmp/chBenchmark1/ORDER.tbl INTO TABLE tpcch.orders FIELDS TERMINATED BY |; LOAD DATA local

INFILE /tmp/chBenchmark1/ORDERLINE.tbl INTO TABLE tpcch.orderline FIELDS TERMINATED BY |; LOAD DATA

local INFILE /tmp/chBenchmark1/REGION.tbl INTO TABLE tpcch.region FIELDS TERMINATED BY |; LOAD DATA

local INFILE /tmp/chBenchmark1/STOCK.tbl INTO TABLE tpcch.stock FIELDS TERMINATED BY |; LOAD DATA local

INFILE /tmp/chBenchmark1/SUPPLIER.tbl INTO TABLE tpcch.supplier FIELDS TERMINATED BY |; LOAD DATA local

INFILE /tmp/chBenchmark1/WAREHOUSE.tbl INTO TABLE tpcch.warehouse FIELDS TERMINATED BY |;Copy运行压测命令192.168.2.x上面安装tiup bench

tiup install bench 持续对TIDB的数据库tpcch发起50个TP并发量，并进行一次AP的21个语句查询 tiup bench ch --host 192.168.1.x -Uhenley -pxxxxxx -P4000 --warehouses

1 run -D tpcch -T 50 -t 1 --time 1m 持续对mysql的数据库tpcch发起50个TP并发量，并进行一次AP的21个语句查询 tiup bench ch --host

192.168.1.x -Uhenley -pxxxxxx -P3306 --warehouses 1 run -D tpcch -T 50 -t 1 --time 1mCopy测试摘要tiup bench ch --host

192.168.1.x -Uhenley -pxxxxxx -P3306 --warehouses 1 run -D tpcch -T 50 -t 1 --time 1m tpmC: 4168.9, tpmTotal:

9231.7, efficiency: 32417.2% [Summary] Q1 - Count: 1, Sum(ms): 67.7, Avg(ms): 67.7[Summary] Q10 - Count:

1, Sum(ms): 30.6, Avg(ms): 30.6[Summary] Q11 - Count: 1, Sum(ms): 558.8, Avg(ms): 558.6[Summary] Q12 - Count:

1, Sum(ms): 19.8, Avg(ms): 19.8[Summary] Q13 - Count: 1, Sum(ms): 163.9, Avg(ms): 163.9[Summary] Q14 - Count:

1, Sum(ms): 14.5, Avg(ms): 14.5[Summary] Q15_ERR - Count:

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