当您删除实例，系统将⽴即停⽌服务并删除实例，订单将按当前到期时间⽐例退费。 TiDB Serverless 回收 回收 每⼩时⽣成⼀张后付费订单，若您的账⼾可⽤余额充⾜，将⾃动扣费，若您的账⼾可⽤余额不⾜⽀持扣费，将产⽣⽋费订单； 回收与删除 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 28/120 1张后付费⽋费订单：发送实例可能被回收通知； 1张后付费⽋费订单+24H：发送实例停服通知，且当天实例强制停服； 1张后付费⽋费订单+24H：发送实例停服通知，且当天实例强制停服； 1张后付费⽋费订单+48H：发送实例删除通知，且当天删除实例。 删除 删除 当您删除实例，系统将⽴即停⽌服务并删除实例，在上⼀张订单⼀⼩时后为您⽣成最后⼀张订单。 回收与删除 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 29/120 实例 实例 创建 创建TiDB集群 集群 点击【创建集群】 选择节点配置 备份恢复 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 40/120 删除备份数据 删除备份数据 备份数据⽀持⼿动删除，⽤⼾可以⼿动删除历史备份数据(包括⾃动和⼿动备份数据)。 在备份列表操作中，选择‘删除’按钮，删除备份数据 备份恢复 备份恢复 TiDB当前⽀持从备份⽂件恢复⾄⼀个新的TiDB实例。需要⽤⼾提前准备好新实例，恢复⼯作会覆盖新实例数据，选择时请注意。

. . . . 45 第三方组件依赖 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 变更历史 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 4.5.5 可观察性 . . . . 295 7.7.26 26. [其他] 使用 Proxool 时分库结果不正确？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 296 7.8 API 变更历史 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 297 7.8.1 ShardingSphere‐JDBC 。在拆分之前，一个数 据库由多个数据表构成，每个表对应着不同的业务。而拆分之后，则是按照业务将表进行归类，分布到 不同的数据库中，从而将压力分散至不同的数据库。下图展示了根据业务需要，将用户表和订单表垂直 分片到不同的数据库的方案。 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的；而且， 它也并无法真正的解决单点瓶颈。垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂

间对实例进行生产维护，维护期间可能会 发生闪断，建议您尽量选择业务低峰期为运维时间段。 性能监控 单击实例 ID 即可进入实例信息页面，在左侧导航栏中选择性能监控查看 Redis 的历史性能数据，可以查看到 云数据库 Redis 版 快速入门 2 不同的监控项。 单击性能监控之后可以查看到不同的监控项，以下对基础监控组的监控项进行说明。 基础监控项 说明 Keys ExpiredKeys 历史过期掉的 key 的个数。 这个值是历史过期掉的 key 的个数的总和，所以 是不包含当前设置了过期 key 同时没有过期掉的 值。同时，它是一个历史累加值，不是当前已经过 期的 key 的个数。 注意：如果发生主备切换，该值会以新的主库为准 。 EvictedKeys 历史淘汰掉的 key 的个数。 这个值是因内存满被淘汰掉的 key 的历史个数的 总和，所以它不是当前每秒淘汰的 的监控。对于集群实例建议添加所有实例的内存监控，这样可以对集群实例的子节 点的内存进行监控，告警设置如下： 、连接断开等异常引起的操作异常的数目。 对于部分旧版本的 Redis，该值为一个历史值，对 于这种情况如果 FaileCount 没有增加则没有问题 。对于新版本，该值为每秒的一个统计均值。后续 会都升级成每秒的统计均值。 TotalQps 当前 Redis 的每秒操作次数。 CpuUsage

生效？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 310 7.9 API 变更历史 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 311 7.9.1 ShardingSphere‐JDBC 。在拆分之前，一个数 据库由多个数据表构成，每个表对应着不同的业务。而拆分之后，则是按照业务将表进行归类，分布到 不同的数据库中，从而将压力分散至不同的数据库。下图展示了根据业务需要，将用户表和订单表垂直 分片到不同的数据库的方案。 4.3. 数据分片 24 Apache ShardingSphere document, v5.1.0 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是 表是透明化数据分片的关键概念。Apache ShardingSphere 通过提供多样化的表类型，适配不同场景下 的数据分片需求。 逻辑表 相同结构的水平拆分数据库（表）的逻辑名称，是 SQL 中表的逻辑标识。例：订单数据根据主键尾数拆 分为 10 张表，分别是 t_order_0 到 t_order_9，他们的逻辑表名为 t_order。 真实表 在水平拆分的数据库中真实存在的物理表。即上个示例中的 t_order_0

生效？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 314 7.9 API 变更历史 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 315 7.9.1 ShardingSphere‐JDBC 。在拆分之前，一个数 据库由多个数据表构成，每个表对应着不同的业务。而拆分之后，则是按照业务将表进行归类，分布到 不同的数据库中，从而将压力分散至不同的数据库。下图展示了根据业务需要，将用户表和订单表垂直 分片到不同的数据库的方案。 4.3. 数据分片 24 Apache ShardingSphere document, v5.1.1 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是 表是透明化数据分片的关键概念。Apache ShardingSphere 通过提供多样化的表类型，适配不同场景下 的数据分片需求。 逻辑表 相同结构的水平拆分数据库（表）的逻辑名称，是 SQL 中表的逻辑标识。例：订单数据根据主键尾数拆 分为 10 张表，分别是 t_order_0 到 t_order_9，他们的逻辑表名为 t_order。 真实表 在水平拆分的数据库中真实存在的物理表。即上个示例中的 t_order_0

06.11 1.Cassandra的基本原理介绍 2.为什么选择Cassandra 3.饿了么Cassandra实践 4.大数据离线平台和Cassandra的整合 概述 Cassandra历史 BigTable Dynamo Cassandra概述 Cassandra最初源自FaceBook，集合了Google BigTable面向列的特 性和Amazon Dynamo分布式哈希(DHT)的P2P特性于一身，具有很高 1)用户画像 2)历史订单 3)dt.api 2.Client选择 3.运维和监控 4.性能调优 1.5 node 2.2.4亿+用户数据 3. 100+用户属性 4.每天5000万+数据更新 5.Scheme变更频繁(加字段) 6.99%读延时3-5ms 生产应用-用户画像 1.Sata盘集群 平均响应时间小于80ms 2.15+ node 生产应用-历史订单 饿了么大数据平台自助化数据接口平台

metadata 元数 据时结果不正确？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 327 7.9 API 变更历史 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 327 7.9.1 ShardingSphere‐JDBC 。在拆分之前，一个数 据库由多个数据表构成，每个表对应着不同的业务。而拆分之后，则是按照业务将表进行归类，分布到 不同的数据库中，从而将压力分散至不同的数据库。下图展示了根据业务需要，将用户表和订单表垂直 分片到不同的数据库的方案。 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的；而且， 它也并无法真正的解决单点瓶颈。垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂 表是透明化数据分片的关键概念。Apache ShardingSphere 通过提供多样化的表类型，适配不同场景下 的数据分片需求。 逻辑表 相同结构的水平拆分数据库（表）的逻辑名称，是 SQL 中表的逻辑标识。例：订单数据根据主键尾数拆 分为 10 张表，分别是 t_order_0 到 t_order_9，他们的逻辑表名为 t_order。 真实表 在水平拆分的数据库中真实存在的物理表。即上个示例中的 t_order_0

. . . . 64 第三方组件依赖 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 变更历史 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 3.4.5 可观察性 . . 。在拆分之前，一个数 据库由多个数据表构成，每个表对应着不同的业务。而拆分之后，则是按照业务将表进行归类，分布到 不同的数据库中，从而将压力分散至不同的数据库。下图展示了根据业务需要，将用户表和订单表垂直 分片到不同的数据库的方案。 垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的；而且， 它也并无法真正的解决单点瓶颈。垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂 • SQL 核心概念 • 分片核心概念 • 配置核心概念 • 行表达式 • 分布式主键 • 强制分片路由 SQL 逻辑表 水平拆分的数据库（表）的相同逻辑和数据结构表的总称。例：订单数据根据主键尾数拆分为 10 张表，分 别是 t_order_0 到 t_order_9，他们的逻辑表名为 t_order。 真实表 在分片的数据库中真实存在的物理表。即上个示例中的 t_order_0

TiDB 普换 MYSQL, 实现监控数据的采集,存储和查询, 把监控对象的 自动注册改为使用 API 延迟注册, 解决事务冲突的问题TiDB 支持表分区, 通过 Drop Partition 来解决历史 数据的删除问题。 TiZabbix 方案的架构设计简洁,采用 Agent 主动模式有效减少 zabbix Server 的压力, 在大规模数据量场 景下, 通过灵活使用API来规避一些 Web 操作的失效问题。目前 BR 场景架构图 3: 电网调度控制系统 PingCAP.COM 3物 中通快递 从Exadata 到TiDB HTAP 的升级之路 中通快递业务是世界领先的快递企业，2019 年双十一完成订单最超 2 亿。中通科技是中通快递旗下的 互联网物流科技平台，为中通生态圈的业务打造全场景全链路的数字化平台服务。 业务挑战 随着业务发展带来的数据量激增，存放在 Oracle Exadata 一体机数据周期越来越短 2020 年 7 月底, 多点Dmall 已与 112 家连锁商超 达成合作, 覆盖全国 13000 多家门店, 多点 APP 注册用户已破亿。 业务挑战 多点DMall 业财一体化平台对接多点的店务 订单.POS 与进销存等十多个系统, 需要同时处理上百种业务 类型的单据, 面临着数据不及时、财务数据与业务数据志列以及异常数据难追涛等问题。随着系统数据量呈 指数级的增长, 通过数据库中间件实现的分库分表方案维护成本较高此外

花费几个小时，来计算近 TB的历史数据。另外，应对非预设维度分析，MOLAP模型需要重新进行适配计算，也需要一定的 迭代工作。 明细数据的交互 业务分析除了宏观数据之外，对明细数据查询也是一种刚需。通常大家会选择MySQL等关系型DB 作为明细数据的快速检索查询，但当业务成长较快时，很快就会遇到性能瓶颈，并且运维成本也 很高。例如，大数据量的同步、新增字段、历史数据更新等操作，它们的维护成本都非常高。 业务生产方式中，历史数据的回溯失去了参考意义。在所有展现组织机构数据的业务场景中，组 织机构的变化是一个绕不开的技术问题。此外，商家品类、类型等其它维度也存在变化维的问题 。如下图所示： 数据生产面临的挑战 数据爆炸，每日使用最新维度对历史数据进行回溯计算。在Kylin的MOLAP模式下存在如下问题： 历史数据每日刷新，失去了增量的意义。 每日回溯历史数据量大，10亿+的历史数据回溯。 数据 数据计算耗时3小时+，存储1TB+，消耗大量计算存储资源，同时严重影响SLA的稳定性。 预计算的大量历史数据实际使用率低下，实际工作中对历史的回溯80%集中在近1个月左 右，但为了应对所有需求场景，业务要求计算近半年以上的历史。 不支持明细数据的查询。 解决方案：引入MPP引擎，数据现用现算 既然变化维的历史数据预计算成本巨大，最好的办法就是现用现算，但现用现算需要强大的并行 计算能力。OLAP的实现