黄东旭解析 TiDB 的核心优势
828
2023-04-25
自 TiDB 5.0 发布以来,陆续在金融、互联网 & 新经济、物流等行业用户的生产环境得到应用,收获不少用户的积极评价:
TiDB 服务 58 金融、安居客等数仓报表的复杂读取与关联查询,在多表关联查询中,相比 4.0 版本性能最高提升达 90%;
经过网易互娱场景实测,与 4.0 相比 TiDB 5.0 整体性能表现更加稳定,没有出现明显的抖动;
TiDB 5.0 在汽车之家大数据 join 与聚合场景的应用中,MPP 体现出明显的优势,与 MySQL 相比总体效能提升 20 - 50 倍。
“用户的反馈激励我们不断前行,我们的使命是持续提升开发者和 DBA 的体验,让用户用得省心,用得顺手。” PingCAP 联合创始人兼 CTO 黄东旭说,“ TiDB 每一个版本的发布都立足于解决 DBA 的痛点。真实场景就是最好的架构师,从 5.0 版本开始 TiDB 缩短了发版周期,采用了更灵活、更敏捷的火车发版模型,每一个用户真实场景需求的输入,在两个月周期内就有可能成为下一个版本交付的功能。”
得益于大量用户真实应用场景的快速反馈,TiDB 5.1 提速发版,进一步打造更流畅的企业级数据库体验。TiDB 5.1 拥有更加稳定的响应延迟表现,更优的 MPP 性能与稳定性,更便捷的可运维性,开发者和 DBA 可以轻松地基于 TiDB 5.1 构建任意规模的关键业务应用。
支持 ANSI SQL 99 标准的 Common Table Expression,用户可以写出更加简洁、更易维护的 SQL 代码,轻松应对复杂的业务逻辑,提高开发效率。
进一步提升 MPP 性能和稳定性,帮助用户更快做出实时决策。5.1 通过支持 MPP 模式下的分区表以及新增的多个函数表达式和算子优化,实时分析性能提升一个数量级以上;通过增强的内存管理和负载平衡机制,让分析查询变得更快、更稳。
在突发的大流量写入、集群扩缩容以及在线数据导入和备份等场景下,5.1 版本优化了数据库的长尾查询延迟的稳定性,应对不同的工作负载,延迟能够降低 20% - 70% 。尤其对于金融行业延迟敏感类型的关键业务应用,大幅提升了在高压力负载下的查询稳定性。
支持列类型变更,与 MySQL 兼容度更高。5.1 新增 Stale Read 模式,在读写分离场景中通过打散读热点大幅提升读吞吐能力;引入新的系统表,实现在高并发事务场景中快速定位锁冲突;改进统计信息分析引擎,提升优化器选择索引的精准度,保障业务查询的效率和稳定性。
面向大集群提供更加友好的运维体验,进一步降低 DBA 工作负荷。5.1 版本集群扩缩容和数据迁移速度提升 40%,改善了大规模集群运维的可靠性,降低大规模集群整体备份和恢复的耗时,通过优化 CDC 数据链路临时中断后的自动恢复机制,进一步提升数据同步链路的可靠性。
在金融交易类场景,由于业务的客观复杂性,有时候会写出长达 2000 行的单条 SQL 语句,其中包含大量的聚合和多层子查询嵌套,维护此类 SQL 堪称开发人员的噩梦。5.1 版本支持 ANSI SQL 99 标准的 Common Table Expression(CTE) 及递归的写法,极大提升开发人员和 DBA 编写复杂业务逻辑 SQL 的效率,增强代码的可维护性。
5.1 版本进一步增强 TiFlash MPP 计算引擎的综合能力,帮助用户提升业务决策速度:
MPP 支持分区表,结合业务逻辑可优化海量数据分析查询所消耗的资源,提升查询速度;
新增多个常用 SQL 函数支持,并优化算子使得查询能够更充分利用 MPP 来加速;
提供便利的强制 MPP 模式开关,用户可自主决定是否开启 MPP 模式;
通过优化集群负荷的分散与平衡机制,消除热点,提升系统“综合”承载能力;
修复引擎内存使用问题,提供更加平稳流畅的使用体验。
在金融类业务场景下,技术人员每天会对数据进行高压力的跑批计算,生成最新的市场和营销分析报告,以辅助商业决策。跑批流程对连续性要求极高,无法容忍中间过程出错。针对该场景,5.1 版本优化了 TiDB 的请求重试机制和 TiKV 的请求处理机制,显著降低了在高负载下由于 TiFlash 同步数据不及时导致的 Region Unavailable 出错概率。
TiSpark 5.1 版本实现了对含有聚簇索引表的读写支持,不带来任何额外的性能开销,对用户完全透明,用户可以立刻迁移到新版 TiSpark 来体验与 TiDB 5.1 的无缝集成。
在延迟敏感的应用场景下,当线上产生突发写流量、操作 TiDB 扩缩容、后台执行统计任务,以及在线数据导入和备份时,可能造成数据库的 P99 和 P999 百分位的延迟抖动,对长尾查询产生一定影响.
TiDB 5.1 加强了对磁盘读写链路的管理,限制后台任务对磁盘资源的使用,大幅降低上述场景对线上业务的干扰,改善读写链路的效率和稳定性。在 AWS EC2 r5b.4xlarge 实例挂载 EBS gp3 盘的环境下,通过 TPC-C 基准测试(10k WH)的实测结果:
操作集群从 6 台 TiKV 缩到 3 台,P99 响应时间降低 20%,P999 响应时间降低 15%;
执行在线导入 200GB 数据,P99 响应时间降低 71%,P999 响应时间降低 70%。
在典型的 TiDB 应用场景中,经常借助 binlog 将多个 MySQL 上游数据汇聚到一个 TiDB 集群。原先 TiDB 不支持变更列类型的操作,如果上游 MySQL 修改表的字段类型会导致与 TiDB 数据同步的中断。5.1 版本新增对修改列类型 DDL 语句的支持,彻底解决上述问题并进一步提升 MySQL 兼容性 。
Stale Read 适用于读多写少并且能够容忍读到旧数据的场景。例如 Twitter 用户发出一条消息后,系统会产生成千上万甚至上亿次读取,并且新发出的消息在一定时间后被读到是可以容忍的。该场景给数据库带来相当大的读并发压力,可能会产生读热点,导致节点的负载分布不均,整体吞吐成为瓶颈。借助 Stale Read,用户可以指定一个过去的时间点从任意一个数据副本读取数据(不必从 leader 读取),从而显著分散节点的压力负载,使得整体读吞吐能力提升近一倍。
/* 例如:可以通过设置当前事务为查询 5 秒之前的数据状态来开启 Stale Read */ > SET TRANSACTION READ ONLY AS OF TIMESTAMP NOW() - INTERVAL 5 SECOND; > SELECT * FROM T;业务开发需要很谨慎地处理数据库并发事务,一旦发生锁表会给线上业务带来巨大影响,而 DBA 需要快速定位锁表原因以保证业务能够恢复正常。TiDB 5.1 中新增 Lock View 系统表视图 ,可以快速定位到引起锁表的事务和相关 SQL 语句,从而提高锁冲突问题的处理效率。下面一个小例子展示如何使用 Lock View 快速定位发生锁表的事务和 SQL 语句。
/* 1. 获取当前发生锁等待的事务相关信息: */ mysql> SELECT B.ID,B.STATE,B.WAITING_START_TIME,B.ALL_SQL_DIGESTS FROM DATA_LOCK_WAITS A,TIDB_TRX B WHERE A.CURRENT_HOLDING_TRX_ID = B.ID OR A.TRX_ID=B.ID \G; *************************** 1. row *************************** ID: 426015366622478337 STATE: LockWaiting WAITING_START_TIME: 2021-07-01 14:19:15.652134 ALL_SQL_DIGESTS: [c5f8471b8590d075d2de681fe5fe7e4f4dd2dd57709058c11d359bb9a64185de] *************************** 2. row *************************** ID: 426015363607822337 STATE: Normal WAITING_START_TIME: NULL ALL_SQL_DIGESTS: [3a0938060e1e3e66148f3e00a7d4a8a21a2482cab5d60a27d52ac6044e17f31d] 2 rows in set (0.00 sec) /* 2. 根据锁表事务提供的 SQL 指纹,进一步找出事务执行过的历史 SQL */ /* 持有锁事务历史执行 SQL*/ mysql> SELECT DIGEST_TEXT,DIGEST FROM CLUSTER_STATEMENTS_SUMMARY WHERE DIGEST IN(3a0938060e1e3e66148f3e00a7d4a8a21a2482cab5d60a27d52ac6044e17f31d)\G; *************************** 1. row *************************** DIGEST_TEXT: update `a` set `id` = ? DIGEST: 3a0938060e1e3e66148f3e00a7d4a8a21a2482cab5d60a27d52ac6044e17f31d 1 row in set (0.00 sec) /* 请求锁事务历史执行 SQL*/ mysql> SELECT DIGEST_TEXT,DIGEST FROM CLUSTER_STATEMENTS_SUMMARY WHERE DIGEST IN(c5f8471b8590d075d2de681fe5fe7e4f4dd2dd57709058c11d359bb9a64185de)\G; *************************** 1. row *************************** DIGEST_TEXT: delete from `a` DIGEST: c5f8471b8590d075d2de681fe5fe7e4f4dd2dd57709058c11d359bb9a64185de 1 row in set (0.01 sec)随着业务数据持续不断的变更,表的统计信息也会变得陈旧,进而导致优化器执行计划准确度降低,使得查询变慢。DBA 通过执行 ANALYZE 操作,对表的统计信息进行重建。TiDB 5.1 对 ANALYZE 采样算法的性能进行了优化,生成统计信息的平均时间缩减为三分之一,同时新增一项新的统计数据类型,让优化器选择索引更加准确。
优化超多数量表的备份,在 50k 张表的量级下,TiDB 集群全量备份时间降低到之前的 30~40%。此外, 5.1 版本优化了备份模块的元信息文件组织形式(简称v2),启动 BR 时可以通过指定参数 “--backupmeta-version=2” 来启用 v2,从而减少单次写入量来降低内存消耗,有效避免低规格内存(≤8GB)环境下的异常退出。
TiDB 集群规模越大对生产集群扩缩容、硬件升级以及节点搬迁等日常运维操作的耗时就越久。TiDB 5.1 显著提升了扩缩容时数据迁移的性能,以下是两组测试结果:
100 个节点规模下,完成集群所有数据跨数据中心迁移的耗时降低 20%;
增加新节点或对某节点的数据进行迁移,耗时缩短约 40%。
内存溢出(Out Of Memory)一直是困扰数据库行业的典型问题,5.1 版本针对 TiDB 的内存使用进行了一系列优化,从而降低 OOM 风险:
无论数据量大小,窗口函数 row_number 将只占用固定大小内存;
优化分区表的读取,占用更少内存;
为存储层加入可配置的内存限制,当限制触发时,系统将释放部分缓存以降低内存占用;
TiFlash 写入的内存占用比上一版本降低 80%。
TiCDC 5.1 在无需人工干预的情况下提供同步链路的可靠性:当发生环境扰动或硬件故障时,TiCDC 可以保证同步持续进行;即使发生同步中断,TiCDC 也会根据实际情况自动进行重试。
最后,特别感谢小米、奇虎 360、知乎、爱奇艺、理想汽车、新浪、虎牙、小电、跨越速运、亿玛科技等公司和社区开发者们在 TiDB 5.1 版本的设计、开发和测试过程中做出的贡献,是你们一如既往的支持,帮助 TiDB 在实际场景中持续提升开发者和 DBA 的使用体验,让 TiDB 变得更加简单易用。
查看 TiDB 5.1 Release Notes ,立即 下载试用 ,开启 TiDB 5.1 之旅。
版权声明:本文内容由网络用户投稿,版权归原作者所有,本站不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容,请联系我们jiasou666@gmail.com 处理,核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。