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三篇文章了解 TiDB 技术内幕 - 说存储三篇文章了解 TiDB 技术内幕 - 说计算三篇文章了解 TiDB 技术内幕 - 谈调度黄东旭:The Future of Database,掀开 TiDB Serverless 的引擎盖推荐阅读文章
TiDB 8.1 LTS 发版:夯实大型集群的稳定性和易用性,驱动业务融合和降低企业成本TiDB Serverless 和技术生态全景金融业分布式数据库选型及 HTAP 场景实践做出让人爱不释手的基础软件:可观测性和可交互性势高,则围广:TiDB 的架构演进哲学热门标签
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案例实践
竞技世界 x TiDB丨注册用户超 5 亿,大规模数据及高并发场景下分布式数据库从 1 到 N 的演进
本文为竞技世界 DBA 魏建强在 TiDB 地区活动北京站分享“TiDB 在竞技世界从 1-N 的应用实践”的实录回顾。文章从四个关键方面展开讨论:选择 TiDB 的初衷、构建 TiDB 应用服务的起步阶段、使用 TiDB 带来的显著收益,以及在实践过程中遇到的一些典型问题和解决方案。
案例实践
一文读懂 TiDB 的备份与恢复技术
本文详细总结了 TiDB 中的备份与恢复有哪些能力及备份恢复的基本使用方法。TiDB 的备份与恢复机制不仅确保了数据的安全性和一致性,而且通过灵活的策略和工具支持,满足了不同规模和场景下的数据保护需求。
案例实践
TiDB DR-Auto-Sync 同城双中心高可用实践丨银行核心背后的落地工程体系
TiDB DR-Auto-Sync 是 TiDB 分布式数据库同城双中心高可用方案,在银行核心业务场景中得到了充分的实践验证。与常见的 TiDB 三中心部署方案类似,DR-Auto-Sync 同样能满足机房级 RPO=0 的高可用能力,两中心间的数据复制也是通过集群自身的 Raft 机制完成。两中心可同时对外进行读写服务,任一中心发生故障不影响数据一致性。
案例实践
TiDB vs MySQL:马上消费金融在高并发、跨中心热备场景下的实践探索
本文分享了马上消费金融在选型、使用 TiDB 过程中遇到的一些经验和问题,包括高并发、多活热备等场景下的使用实践,您可以从中了解到 TiDB 和 MySQL 各自应用场景以及优劣势。
案例实践
从分销转向零售,TCL实业是如何考虑中台建设和数据库选型的?
在 TiDB 集群上,支撑了 TCL 实业订单中心、库存中心、商品中心、结算中心、关联交易中心、客户中心、采购中心、配置中心等将近 20 个业务中心。仅从数据库角度来看,这套集群将在至少 3 年内很好地支撑 TCL 实业的业务发展。
案例实践
360 智慧商业 x TiDB丨数据架构革新驱动广告业务高效运作
本文详细介绍了 TiDB 在 360 广告创意与策划、媒体请求与竞价排名、广告计费与报表等关键环节中的应用与优化。通过引入 TiDB,360 智慧商业提升了系统性能和稳定性,显著降低了运营成本,为广告行业的数据管理和分析树立了新的标杆。
案例实践
趣丸科技(TT 语音)x TiDB丨数据库的“自动档”:NewSQL 分布式数据库选型思考
本文详细介绍了趣丸科技(TT 语音)数据库系统面临的挑战,对分布式数据库选型考量的关键因素,为什么选择 TiDB,当前实践规模以及未来的展望。
案例实践
抗风险能力提高 70%,整体数据库性能提升 90%:大淘客科技从 MySQL 到 TiDB 的迁移实践
本文根据 TiDB 社区活动成都站赵明中老师的演讲实录整理,深入探讨成都大淘客科技有限公司如何将复杂多样的数据架构整合至 TiDB 中,实现数据库架构的优化和性能的显著提升。
案例实践
多点 Dmall x TiDB:出海多云多活架构下的 TiDB 运维实战
本文根据多点 Dmall 唐万民老师的演讲实录进行整理,你可以从中了解到多点从无到有使用 TiDB 的业务场景,多云架构的实践经验,以及版本升级遇到问题的解决方案。
案例实践
银行核心背后的落地工程体系丨混沌测试的场景设计与实战演练
与集中式架构相比,分布式架构的系统复杂性呈指数级增长,混沌工程在信创转型、分布式架构转型、小机下移等过程中有效保障了生产的稳定性。本文分享了 TiDB 分布式数据库在银行核心业务系统落地中进行混沌测试的场景设计和实践。
案例实践
从 Oracle 到 TiDB,国有大行打造本地生活 APP 新体验
本文介绍了某国有大行推出的本地生活服务类 APP 在数字时代的创新应用实践。文章介绍了 TiDB 带来的优势和应用价值,包括灵活的扩展能力、无需分库分表、金融级高可用能力等,帮助该平台提升了用户体验,增强了业务竞争力。
案例实践
TiDB + ES:转转业财系统亿级数据存储优化实践
面对系统数据量大、慢查询多等挑战,转转业财采取了 TiDB 方案优化数据量问题,同时引入 Elasticsearch(ES)解决慢查询难题。实践表明,通过底层数据存储切换和 ES 接入,系统成功突破了存储瓶颈,显著提升了查询效率和响应速度,为大规模数据处理提供了有效的优化路径。