如何在三分钟内跑完千万测试 case & 硬核 Paper Reading | Meetup 回顾

殷成文老师首先介绍了我们在保证 TiDB 正确性以及稳定性上做的一些事情，以及目前遇到的效率的问题， 然后逐个分析目前 CI 慢的原因以及分享我们是如何去解决这些问题的，并介绍了在优化过程中遇到一些坑。 

流程上我们结合已有的基础架构选择了Jenkins with Kubernetes 的方式来解决之前出现的资源调度以及并发上的问题。殷成文老师分享了在使用的过程中遇到的一些坑，以及我们在网络结构上做的调整，提高与 github 交互的速度和稳定性。此外，我们为了减少网络 io 做的两层 cache，减少重复的下载上传操作。最后介绍了我们如何去优化具体 case 以及在优化 TiDB unit test 上用了哪些黑魔法。

论文《Robust Query Optimization Methods With Respect to Estimation Errors: A Survey》链接：

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01316823/document

此次分享谢海滨老师首先介绍了查询优化的相关背景知识，并简单的分析了估算查询代价不准的几个原因。接下来，该分享介绍了三种在查询误差存在情况下的优化方法：

• 在执行结束后，我们可以根据查询时得到的真实信息去更新统计信息，以减少之后查询的估算误差。

• 在执行过程中，可以物化中间结果，并根据真实的信息重新优化执行计划；或者对于某些查询计划，可以直接调整而不会丢失中间结果。

• 在执行开始前，通过考虑估算结果的概率分布，或者执行计划的对估算误差的敏感度，选择更健壮的执行计划。

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