背景
随着社會數字化程度的加深，網絡逐漸成為了社會的基礎設施。随着網際網路滲透程度的不斷深入和網際網路的進一步下沉，人們會在網際網路上面 花費更多的時間，産生更多的資料。作為資料存儲基石的DB面臨着新的挑戰和發展空間，由于數量的增長，之前的單機DB将面臨越來越多的挑戰，此時就出現資料庫擴充的多種方案以滿足海量資料的存儲。目前主流的應對方案主要是分庫分表，但是也存在着分布式事務，跨節點 join，擴容複雜等局限。
分布式資料TIDB簡介
TIDB是一款同時支援線上事務處理和線上分析處理資料（Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP）的關系性分布式資料庫。線上事務處理，一般日常的事務處理資料庫類型。線上分析處理，指由于資料分析的資料庫類型，側重于資料分析與決策，大多是基于MR模型的分布式存儲系統或者是列式存儲，例如clickhouse。
- 一鍵水準擴容或者縮容
由于采用計算與存儲分離，可針對不同場景對計算子產品或者存儲子產品快速透明化擴容。
- 金融級高可用
多副本存儲，基于raft協定的事務日志
- 實時 HTAP
通過基于兩種不同的存儲模型TIKV和列式存儲TiFlash，同時支援OLTP和OLAP，通過raft協定保持兩者資料的強一緻性。
- 雲原生的分布式資料庫
可以基于TIDB生态的 TI oprator，在私有雲、公有雲或者混合雲實作工具化部署。
- 相容 MySQL 5.7 協定和 MySQL 生态
相容大部分Mysql 5.7協定，使用者可以在原有代碼不做變更的基礎上，在Mysql和TIDB之間實作透明化遷移。
架構
（圖檔來自Pingcap官網）
TIDB整個叢集主要分為TIDB Server、PD Server、TIKV Server 、TIFlash（可選）
TIDB Server：這部分主要負責Sql 解析、優化，生成執行計劃，此部分是無狀态的。TIDB 還扮演着計算下推的角色，
同步對SQL的解析和分析，推斷是适用TIKV還是TIFlash，将資料計算下推到資料存儲層。例如要按照某一個字段的一段範圍的内機關時間的度量，将會下推給TIflash引擎，利用列式存儲提高查詢性能。
PD Server:元資訊子產品。主要負責資料在TIKV的分布情況和叢集的拓撲情況，協調資料資料遷移。
并負責生成分布式事務的唯一ID。
TIKV：TIKV是基于rocksdb二次開發的KV存儲引擎。Region為最基本資料存儲單元，在每一個region中按序存儲一段資料，Region的遷移、合并、遷移受PDServer的調控。
TIFlash：列式存儲引擎、記得之前是基于clickhouse開發的存儲引擎。作為TIKV learner的角色送出資料。異步複制、一緻性（讀之前會校驗與Leader的資料同步狀态）。clickhouse特點，多線程并發查詢，海量資料情況下并能比較優異，确定就是并發度不高。
分布式事務
TIDB的分布式事務是基于Google 的
Percolator二階段送出算法實作的。從3.0開始預設實作是悲觀事務,參考
TiDB 新特性漫談：悲觀事務。并且基于MVCC多版本控制實作了事務的并發控制，詳細可以參考
TiKV 的 MVCC（Multi-Version Concurrency Control）機制。
Region存儲模型
大資料量的KV存儲目前有兩種存儲方案。
- 基于Hash 的 Map存儲方案，例如redis。
- 基于LSM Tree的有序分塊存儲的方案，例如mongodb，rocksdb。
TIDB的KV實作 是基于第二種的實作，Region是資料在TIKV中的存儲基本資料模型，為了友善資料在rocksdb的存儲和遷移，tidb将資料以region為機關組織存儲。在每一個region中資料均順序組織（startKey，endKey），友善PD的排程遷移與寫入。并且資料的複制與分發也已region為機關組織。
詳細可以參考
TIDB存儲-region性能分析
下面是之前做的一份壓測資料。
- 1 TIDBServer，3 TIKV，同城三機房部署。
- 并發10qps，同時查詢數8SQL。
- 工具Jemter
- 資料量200-300G
- TIDB 4.x版本
機器性能暫時沒有打滿，可以看到響應時間基本在15ms左右
除了這份資料和pingcap公布的官方tpc資料，還有其他部分公司DBA在自己測試環境做了壓測。得出結論，在資料量達到一定程度下，與mysql性能相比差距不大，并且在某些場景會超過mysql的性能。當然剛剛釋出的5.0版本性能又有了一定提升
其他以官方公布的資料為準
TiDB Sysbench 性能對比測試報告 - v5.1.0 對比 v5.0.2使用現狀
TIDB作為國内公司開發的分布式資料庫新秀，受到國内許多網際網路、金融、銀行等行業公司的關注，并投入了一定的資源參與到了TIDB的生态建設。例如美團、伴魚、bilibili等。
總結
随着數字化加深、資料量的暴增，分布式資料庫是未來解決海量資料的唯一途徑。同時随着雲原生基礎設施不斷地完善，作為整條鍊路的最後一塊單點陣地-資料庫，基于雲設施的分布式方案前景看好。并且随着國内技術行業的更新，相信會有更多像TIDB這種自研的優秀的基礎技術産品湧現。去探尋技術附加值更高的市場，打造資料我們自己的技術壁壘。支援國産！