如何使用HTAP ？本文快速掌握HTAP相关内容

本文关于HTAP 深入探索指南。

本指南介绍如何进一步探索并使用 TiDB 在线事务与在线分析处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP) 功能。

HTAP 适用场景

TiDB HTAP 可以满足企业海量数据的增产需求、降低运维的风险成本、与现有的大数据栈无缝缝合，从而实现数据资产价值的实时变现。

以下是三种 HTAP 典型适用场景：

• 混合负载场景

  当将 TiDB 应用于在线实时分析处理的混合负载场景时，开发人员只需要提供一个入口，TiDB 将自动根据业务类型选择不同的处理引擎。

• 实时流处理场景

  当将 TiDB 应用于实时流处理场景时，TiDB 能保证源源不断流入系统的数据实时可查，同时可兼顾高并发数据服务与 BI 查询。

• 数据中枢场景

  当将 TiDB 应用于数据中枢场景时，TiDB 作为数据中枢可以无缝连接数据业务层和数据仓库层，满足不同业务的需求。

  
  

HTAP 架构

在 TiDB 中，面向在线事务处理的行存储引擎 TiKV 与面向实时分析场景的列存储引擎 TiFlash 同时存在，自动同步，保持强一致性。

HTAP 环境准备

在深入探索 TiDB HTAP 功能前，请依据你的数据场景部署 TiDB 以及对应的数据分析引擎。大数据场景 (100 T) 下，推荐使用 TiFlash MPP 作为 HTAP 的主要方案，TiSpark 作为补充方案。

• TiFlash

• 如果业务场景以 OLTP 为主，做轻量级的 Ad hoc OLAP 计算，通常部署 1 个或几个 TiFlash 节点就会产生明显的加速效果。

• 当 OLTP 数据吞吐量对节点 I/O 无明显压力时，每个 TiFlash 节点将会使用较多资源用于计算，这样 TiFlash 集群可实现近似线性的扩展能力。TiFlash 节点数量应根据期待的性能和响应时间调整。

• 当 OLTP 数据吞吐量较高时（例如写入或更新超过千万行/小时），由于网络和物理磁盘的写入能力有限，内部 TiKV 与 TiFlash 之间的 I/O 会成为主要瓶颈，也容易产生读写热点。此时 TiFlash 节点数与 OLAP 计算量有较复杂非线性关系，需要根据具体系统状态调整节点数量。

• 如果已经部署 TiDB 集群但尚未部署 TiFlash 节点，请参阅扩容 TiFlash 节点中的步骤在现有 TiDB 集群中添加 TiFlash 节点。

• 如果尚未部署 TiDB 集群，请使用 TiUP 部署 TiDB 集群，并在包含最小拓扑的基础上，同时增加 TiFlash 拓扑架构。

• 在决定如何选择 TiFlash 节点数量时，请考虑以下几种业务场景：

• TiSpark

• 如果你的业务需要基于 Spark 进行分析，请部署 TiSpark。

HTAP 数据准备

TiFlash 部署完成后并不会自动同步数据，你需要指定需要同步到 TiFlash 的数据表。指定后，TiDB 将创建对应的 TiFlash 副本。

• 如果 TiDB 集群中还没有数据，请先迁移数据到 TiDB。

使用 TiDB 时，你只需输入 SQL 语句进行查询或者写入需求。对于创建了 TiFlash 副本的表，TiDB 会依靠前端优化器自由选择最优的执行方式。

注意

在 TiDB 的使用过程中，可以选择以下方式监控 TiDB 集群运行情况并查看性能数据。

• TiDB Dashboard：查看集群整体运行概况，分析集群读写流量分布及趋势变化，详细了解耗时较长的 SQL 语句的执行信息。

• 监控系统 (Prometheus & Grafana)：查看 TiDB 集群各组件（包括 PD、TiDB、TiKV、TiFlash、TiCDC、Node_exporter）的相关监控参数。

以上就是小编为大家整理的关于如何使用HTAP ？关于HTAP相关内容。

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