TiDB 在特来电的实践

特来电新能源有限公司是创业板第一股特锐德（300001）的全资子公司，主要从事新能源汽车充电网的建设、运营及互联网的增值服务。特来电颠覆了传统充电桩的模式，世界首创了电动汽车群智能充电系统，获得 336 项技术专利，以“无桩充电、无电插头、群管群控、模块结构、主动防护、柔性充电”的特点引领世界新能源汽车充电的发展，系统的鉴定结论为：“产品世界首创、技术水平国际领先。主动柔性充电对电池寿命可以延长 30% 左右，电池充电的安全性可以提升 100 倍以上。”

特来电采用互联网思维，依靠国际领先的汽车群智能充电技术和系统，创新电动汽车充电商业模式，建设全国最大的汽车充电网，通过大系统卖电、大平台卖车、大共享租车、大数据修车、大支付金融、大客户电商，打造让客户满意、政府放心的中国最大汽车充电网生态公司，引领充电网、车联网、互联网“三网融合”的新能源互联网。

特来电大数据平台通过开源与自研相结合的方式，目前已经上线多套集群满足不同的业务需求。目前在大数据存储和计算方面主要使用了 ***、Elasticsearch、Druid、Spark、Flink。大数据技术可谓是百花齐放、百家争鸣，不同的技术都有针对性的场景。结合实际情况，选择合适的技术不是一件容易的事情。

随着接入大数据平台的核心业务的增加，我们在 OLAP 上主要遇到以下痛点问题：

• 随着基于大数据分析计算的深入应用，使用 SQL 进行分析的需求越来越旺盛，但目前已经上线的大数据集群（ ***、Elasticsearch、Druid、Spark、Flink）对 SQL 的支持度都比较弱。

• 目前进入大数据集群的数据主要以宽表方式进行，导致在数据归集和后期基础数据放生变化时应用成本较高。

• 数据仓库业务有些还是基于复杂的 T+1 模式的 ETL 过程，延时较高，不能实时的反映业务变化。

• 由于每个大数据集群主要针对特定的场景，数据重复存储的情况较多，这就造成了存储成本的增加，同时也会导致数据的不一致性。

• 目前进入 HDFS / Druid / ES 的数据，在历史数据更新时，成本较高，灵活性降低。

大数据技术发展迅速，我们也一直希望采用新的技术可以解决我们以上问题，我们关注到目前 NewSQL 技术已经有落地产品，并且不少企业在使用，所以决定在我们平台内尝试引入 NewSQL 技术解决我们的痛点问题。

我们先了解一下 NewSQL。

图 1 数据库发展史

如图 1 所示，数据库的发展经历了 RDBMS、NoSQL 以及现在的 NewSQL，每种不同的技术都有对应的产品，每种数据库的技术背后，都有典型的理论支撑。2003 年 Google GFS 开创了分布式文件系统、2006 年的 BigTable 论文催生了 Hadoop 生态，在 2012 年的 Spanner 和 2013 年的 F1 论文发表后，被业界认为指明了未来关系型数据库的发展。

随着大数据技术的发展，实际上 SQL 和 NoSQL 的界限逐渐模糊，比如现在 ***  之上有 Phoenix，HiveSQL，SparkSQL 等，也有一些观点认为 NewSQL = SQL + NoSQL。不同的技术都有各自的最佳适应场景，Spanner 和 F1 被认为是第一个 NewSQL 在生产环境提供服务的分布式系统技术，基于该理念的开源产品主要为 CockroachDB、TiDB。结合社区活跃度以及相关案例、技术支持，我们决定 NewSQL  技术上引入 TiDB。

TiDB 是 PingCAP 公司受 Google Spanner / F1 论文启发而设计的开源分布式 HTAP 数据库，结合了传统的 RDBMS 和 NoSQL 的最佳特性。TiDB 兼容 MySQL，支持无限的水平扩展，具备强一致性和高可用性。

图 2 TiDB 架构图

TiDB 具有以下核心特性：

• 高度兼容 MySQL —— 无需修改代码即可从 MySQL 轻松迁移至 TiDB

• 水平弹性扩展 —— 轻松应对高并发、海量数据场景

• 分布式事务 —— TiDB 100% 支持标准的 ACID 事务

• 高可用 —— 基于 Raft 的多数派选举协议可以提供金融级的 100% 数据强一致性保证

• 一站式 HTAP 解决方案 —— 一份存储同时处理 OLTP & OLAP，无需传统繁琐的 ETL 过程

其中涉及到的分布式存储和分布式计算，大家可以参考 TiDB 的官方网站，在这里就不再进行论述。

在处理大型复杂的计算时，PingCAP 结合上图说的 TiKV 以及目前大数据生态的 Spark，提供了另外一个开源产品 TiSpark。不得不说这是一个巧妙的设计，充分利用了现在企业已有的 Spark 集群的资源，不需要另外再新建集群。TiSpark 架构以及核心原理简单描述如下：

图 3 TiSpark 架构图

TiSpark 深度整合了 Spark Catalyst 引擎， 可以对计算提供精确的控制，使 Spark 能够高效的读取 TiKV 中的数据，提供索引支持以实现高速的点查。

通过多种计算下推减少 Spark SQL 需要处理的数据大小，以加速查询；利用 TiDB 的内建的统计信息选择更优的查询计划。

从数据集群的角度看，TiSpark + TiDB 可以让用户无需进行脆弱和难以维护的 ETL，直接在同一个平台进行事务和分析两种工作，简化了系统架构和运维。

除此之外，用户借助 TiSpark 项目可以在 TiDB 上使用 Spark 生态圈提供的多种工具进行数据处理。例如使用 TiSpark 进行数据分析和 ETL；使用 TiKV 作为机器学习的数据源；借助调度系统产生定时报表等等。

由于很多用户已经部署了生产系统，我们没有在测试上再次投入比较大的精力，经过了简单的性能测试以后，搭建了我们的第一个 TiDB 集群，尝试在我们的业务上进行使用。目前主要用于我们的离线计算，以及部分即系查询场景，后续根据使用情况，逐渐调整我们的集群规模以及增加我们的线上应用。

图 4 集群配置清单

图 5 引入 TiDB 以后的应用架构图

基于 TiDB 我们规划了完整的数据流处理逻辑，从数据接入到数据展现，由于 TiDB 高度兼容 MySQL，因此在数据源接入和 UI 展现就有很多成熟的工具可以使用，比如 Flume、Grafana、Saiku 等。

a. 充电功率的分时统计

每个用户使用特来电的充电桩进行充电时，车辆的 BMS 数据、充电桩数据、环境温度等数据是实时的保存到大数据库中。我们基于采集的用户充电数据，需要按照一定的时间展示全国的充电功率 比如展示过去一天，全国的充电功率变化曲线，每隔 15 分钟或者 30 分钟进行一次汇总。随着我们业务规模的增加，此场景的计算也逐步进行了更新换代。

图 6 充电功率的分时统计

目前我们单表数据量接近 20 亿，每天的增量接近 800 万左右。使用 TiDB 后，在进行离线计算分析时，我们的业务逻辑转成了直接在我们的离线计算平台通过 SQL 的方式进行定义和维护，极大的提高了维护效率，同时计算速度也得到了大幅提升。

b. 充电过程分析

上面我们讲了，我们已经有了充电过程中的宝贵的海量数据，如何让数据发挥价值，我们基于充电数据进行充电过程的分析就是其中的一个方式，比如分析不同的车型在不同的环境（环境温度、电池特性）下，充电的最大电压和电流的变化情况，以及我们充电桩的需求功率满足度等。

图 7 充电过程分析

针对海量的历史数据计算我们使用了 TiSpark 进行计算，直接使用了我们现有的 Spark 集群，在使用 Spark 进行计算时，一开始由于不熟悉 TiSpark，分配的资源比较少，耗时多一些。后来和 TiDB 技术人员交流了解到最佳实践，提升配置和调整部分参数后，性能提升不少。这个场景中我们充分利用了 TiDB 和 TiSpark 进行协同工作，满足了我们的业务需求。

结合我们的线上验证，我们认为使用 TiDB，主要有以下几个优势：

• SQL 支持度相对于现有的集群支持度较好，灵活性和功能性大大增强。

• 可以进行表之间的 join 运算，降低了构造宽边的复杂度以及因此带来的维护成本。

• 历史数据方便修改。

• 高度兼容 MySQL 生态下对应的成熟软件较多（开发工具、展现、数据接入）。

• 基于索引的 SQL 性能在离线计算上基本可以满足我们需求，在即席查询上最适合海量数据下进行多维度的精确查询，类似与 “***挑一” 的场景。

• 使用 TiSpark 进行复杂的离线计算，充分利用了现有的集群，数据存储做到了一份，同时也降低了运维成本。

结合我们的实际现状，现阶段我们主要用于进行离线计算和部分即席查询的场景，后期随着应用的深入，我们逐步考虑增加更多的应用以及部分 OLTP 场景。

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