这套系统可以很好的解决: 行存储和列存储的取舍问题; OLTP 负载和 OLAP 负载的资源隔离问题; 快速批量写与事务型写操作混合模式的问题; Adhoc 查询与 Adhoc 混合负载及批处理作业共存的问题; 。 数据 0ffload 到数据仓库引起的不一致风险。 Sattayer Te/TEpark 能、可用性和业务多活问题。 分布式数据库实践 新一代财富管理平台是支撑光大银行理财公司运营的核心系统，提供理财业务的全流程管理。依托私有 云基础设施与平台 4.0 开发框架，光大银行定制了分布式批处理方案，设计目标是余额宝每小时理财交易 2000 万笔，零钱通单日 5000 万笔，同时还要满足未来 3-5 年业务发展和接入更多互联网代销渠道需求。 光大银行在同城两数据中心构建 TiDB 双活集群，采用 两地三中心方案部署 TiDB 集群搭建实时数据中 台，构建 HTAP 解决方案，实时地对电网运行数据进行统计分析。 TiDB 提供 HTAP AlL-in-One 的解决方案，不需要建设流处理、批处理、查询系统等一系列复杂的技术 栈，大幅降低了电力企业数据中台的建设与维护成本。TiDB 实现了处理与存储能力的弹性扩容，整体 性能表现很好地满足了业务要求，2019 年 10 月至今系统运行平稳，数据量为9

对于并发请求高、面向于复杂的灵活查询的系 统，建议每个Segment配置4个或以下Instance， 这样来保证每个Instance所需资源，保证系统 系统运行稳定性，例如，减少OOM发生的概率； • 对于以批处理、串行工作为主的系统，可以配 置到8个Instance，这样可以尽可能的发挥每个 CPU的处理性能。 Master query plan Client Segments Segments 二级分区可以用一级分区+Bitmap方式替代，例如按照“发生日期”做分区，然后在机构字段上将bitmap索引 • 对于1亿条记录以下的表不分区(对于小系统，该阀值适当调低) 索引使用： • 以数据批处理为主要功能的系统一般不需建索引 • 以并发查询为主要功能，特别OLTP查询（根据KEY，Attribute等作为筛选条件）的系统按照常用字段建索引。 • 建索引的方法：对于区别度高的字段，如账号

优点： 1. 支持标准的SQL语法，兼容MySql协议； 2. MPP架构，扩缩容非常简单方便； 3. 支持高并发查询； 4. 跨机房部署，实现最低成本的DR 缺点： 1. 不支持大规模的批处理； 2. 支持insert into，但最理想的是消费Kafka； 全球敏捷运维峰会 广州站 ClickHouse/StarRocks在酒店数据智能平台的架构 全球敏捷运维峰会 广州站

够解决所有业务问题。数据库引擎技术的发展，为我们提供更多手段提升数据建设方案。实践证 明，以Doris引擎为驱动的ROLAP模式可以较好地处理汇总与明细、变化维的历史回溯、非预设维 的灵活应用、准实时的批处理等场景。而以Kylin为基础的MOLAP模式在处理增量业务分析，固化 维度场景，通过预计算以空间换时间方面依然重要。 业务方面，通过外卖数仓Doris的成功实践以及跨BG的交流，美团已经有更多的团队了解并尝试

确保数据在存储和传输过程中的安全性。 2.2.1 功能详情 2.2.1.1 性能 • 新增 TSO 请求的并行批处理模式，降低获取 TSO 的延迟 #54960 #8432 @MyonKeminta 在 v8.4.0 之前，TiDB 向 PD 请求TSO 时会将一段时间内的请求汇总起来并以串行的方式进行批处理，以减 少 RPC (Remote Procedure Call) 请求数量，从而降低 PD 负载。对于延迟敏感的场景，这种串行模式的性能 负载。对于延迟敏感的场景，这种串行模式的性能 并不理想。 在 v8.4.0 中，TiDB 新增 TSO 请求的并行批处理模式，并提供不同的并发能力。并行模式可以降低获取 TSO 的延迟，但可能会增加 PD 的负载。你可以通过tidb_tso_client_rpc_mode 变量设定获取 TSO 的 RPC 模 式。 更多信息，请参考用户文档。 • 优化 TiDB Hash Join 算子的执行效率（实验特性）#55153 单字段主键表的分页批处理 常规的分页更新 SQL 一般使用主键或者唯一索引进行排序，再配合 LIMIT 语法中的 offset，按固定行数拆分 页面。然后把页面包装进独立的事务中，从而实现灵活的分页更新。但是，劣势也很明显：由于需要对主键 或者唯一索引进行排序，越靠后的页面参与排序的行数就会越多，尤其当批量处理涉及的数据体量较大时， 可能会占用过多计算资源。 下面将介绍一种更为高效的分页批处理方案： 使用

确保数据在存储和传输过程中的安全性。 2.2.1 功能详情 2.2.1.1 性能 • 新增 TSO 请求的并行批处理模式，降低获取 TSO 的延迟 #54960 #8432 @MyonKeminta 在 v8.4.0 之前，TiDB 向 PD 请求TSO 时会将一段时间内的请求汇总起来并以串行的方式进行批处理，以减 少 RPC (Remote Procedure Call) 请求数量，从而降低 PD 负载。对于延迟敏感的场景，这种串行模式的性能 负载。对于延迟敏感的场景，这种串行模式的性能 并不理想。 在 v8.4.0 中，TiDB 新增 TSO 请求的并行批处理模式，并提供不同的并发能力。并行模式可以降低获取 TSO 的延迟，但可能会增加 PD 的负载。你可以通过tidb_tso_client_rpc_mode 变量设定获取 TSO 的 RPC 模 式。 更多信息，请参考用户文档。 • 优化 TiDB Hash Join 算子的执行效率（实验特性）#55153 单字段主键表的分页批处理 常规的分页更新 SQL 一般使用主键或者唯一索引进行排序，再配合 LIMIT 语法中的 offset，按固定行数拆分 页面。然后把页面包装进独立的事务中，从而实现灵活的分页更新。但是，劣势也很明显：由于需要对主键 或者唯一索引进行排序，越靠后的页面参与排序的行数就会越多，尤其当批量处理涉及的数据体量较大时， 可能会占用过多计算资源。 下面将介绍一种更为高效的分页批处理方案： 使用

的争抢程度。编者想要解 释一下，为什么要控制活跃语句数量，这与资源有关，一定的硬件环境，计算能力 是有限的，太多的任务同时在执行，会使得系统资源出现严重的争抢，从而导致计 算效率严重下降。无论什么批处理系统，追求的最高目标永远是，任务量一定的情 况下，用最短的时间执行完所有的任务，而不是同时有更多个任务在执行。  所有的角色都应该设置合适的资源队列。  通过资源队列的ACT 句的数量。  还可以通过资源队列的MEMORY_LIMIT属性来限制内存的使用量。不过编者建议， 一般不太需要这样做，除非内存资源过于紧张，经常出现内存不足的报错。  根据批处理的情况，适当的对资源队列的属性做出调整。 注意：应该考虑逐步使用资源组来代替资源队列，资源组对资源的控制粒度更细致。 监控与维护  要对系统表和数据库日志有日常的 用。 因此，在条件允许的情况下，通过表交换的方式可以大幅减轻对现有业务的影响， 比如有规律的分区表，通过交换分区的模式来新增数据，非分区表，通过交换表名 的方式来新增数据，不过，这种操作一般只适合批处理操作，对于持续的交易型操 作，没有特别好的办法。 Greenplum Database 管理员指南 V6.2.1 版权所有：Esena(陈淼 +86 18616691889) 编写：陈淼 -

单字段主键表的分页批处理 常规的分页更新 SQL 一般使用主键或者唯一索引进行排序，再配合 LIMIT 语法中的 offset，按固定行数拆分 页面。然后把页面包装进独立的事务中，从而实现灵活的分页更新。但是，劣势也很明显：由于需要对主键 或者唯一索引进行排序，越靠后的页面参与排序的行数就会越多，尤其当批量处理涉及的数据体量较大时， 可能会占用过多计算资源。 下面将介绍一种更为高效的分页批处理方案： 使用 使用 SQL 实现分页批处理，可以按照如下步骤进行： 首先将数据按照主键排序，然后调用窗口函数 row_number() 为每一行数据生成行号，接着调用聚合函数按照 设置好的页面大小对行号进行分组，最终计算出每页的最小值和最大值。 SELECT floor((t.row_num - 1) / 1000) + 1 AS page_num, min(t.id) AS start_key, max(t (SQLException e) { e.printStackTrace(); } }); 改进方案由于规避了频繁的数据排序操作造成的性能损耗，显著改善了批量处理的效率。 4.7.4.3 复合主键表的分页批处理 4.7.4.3.1 非聚簇索引表 对于非聚簇索引表（又被称为 “非索引组织表”）而言，可以使用隐藏字段 _tidb_rowid 作为分页的 key，分 页的方法与单列主键表中所介绍的方法相同。

TiDB 兼容该场景，数据可以正常迁移到下游。#10741 @okJiang – TiDB Lightning * 在逻辑导入模式下，支持使用logical-import-batch-rows 配置批处理的最大行数 #46607 @kennytm * 当 TiFlash 的导入空间不足时，TiDB Lightning 会报错 #50324 @okJiang 2.2.5 错误修复 • TiDB 单字段主键表的分页批处理 常规的分页更新 SQL 一般使用主键或者唯一索引进行排序，再配合 LIMIT 语法中的 offset，按固定行数拆分 页面。然后把页面包装进独立的事务中，从而实现灵活的分页更新。但是，劣势也很明显：由于需要对主键 或者唯一索引进行排序，越靠后的页面参与排序的行数就会越多，尤其当批量处理涉及的数据体量较大时， 可能会占用过多计算资源。 下面将介绍一种更为高效的分页批处理方案： 使用 使用 SQL 实现分页批处理，可以按照如下步骤进行： 首先将数据按照主键排序，然后调用窗口函数 row_number() 为每一行数据生成行号，接着调用聚合函数按照 设置好的页面大小对行号进行分组，最终计算出每页的最小值和最大值。 SELECT floor((t.row_num - 1) / 1000) + 1 AS page_num, min(t.id) AS start_key, max(t

单字段主键表的分页批处理 常规的分页更新 SQL 一般使用主键或者唯一索引进行排序，再配合 LIMIT 语法中的 offset，按固定行数拆分 页面。然后把页面包装进独立的事务中，从而实现灵活的分页更新。但是，劣势也很明显：由于需要对主键 或者唯一索引进行排序，越靠后的页面参与排序的行数就会越多，尤其当批量处理涉及的数据体量较大时， 可能会占用过多计算资源。 下面将介绍一种更为高效的分页批处理方案： 使用 使用 SQL 实现分页批处理，可以按照如下步骤进行： 首先将数据按照主键排序，然后调用窗口函数 row_number() 为每一行数据生成行号，接着调用聚合函数按照 设置好的页面大小对行号进行分组，最终计算出每页的最小值和最大值。 SELECT floor((t.row_num - 1) / 1000) + 1 AS page_num, min(t.id) AS start_key, max(t (SQLException e) { e.printStackTrace(); } }); 改进方案由于规避了频繁的数据排序操作造成的性能损耗，显著改善了批量处理的效率。 4.7.4.3 复合主键表的分页批处理 4.7.4.3.1 非聚簇索引表 对于非聚簇索引表（又被称为 “非索引组织表”）而言，可以使用隐藏字段 _tidb_rowid 作为分页的 key，分 页的方法与单列主键表中所介绍的方法相同。