整合测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 453 11.2 模块测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 453 11.3 性能测试 . . . 464 BenchmarkSQL 5.0 PostgreSQL 语句列表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 467 11.6 模块测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 475 11.6.1 ShardingSphere document 8.1.3 目标 尽量透明化分库分表所带来的影响，让使用方尽量像使用一个数据库一样使用水平分片之后的数据库集 群，是 Apache ShardingSphere 数据分片模块的主要设计目标。 8.1.4 应用场景 海量数据高并发的 OLTP 场景 由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度的增加也将使得 磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降。通过

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 3339 14.11.14缓存表· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ～ 200%。 更多信息，请参考用户文档。 • 增强缓存非 Prepare 语句执行计划的能力（实验特性）#36598 @qw4990 TiDB v7.0.0 引入了非 Prepare 语句的执行计划缓存作为实验特性，以提升在线交易场景的并发处理能力。 在 v7.1.0 中，TiDB 继续增强非 Prepare 语句执行计划，支持缓存更多模式的 SQL。 为了提升内存利用率，TiDB v7 Prepare 与 Prepare 语句的缓存池合并。你可以通过系统变量tidb_ �→ session_plan_cache_size 设置缓存大小。原有的系统变量tidb_prepared_plan_cache_size 和tidb_ �→ non_prepared_plan_cache_size 被废弃。 为了保持向前兼容，从旧版本升级到 v7.1.0 时，缓存池大小 tidb_session_plan_cache_size

7.7.1 整合测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 274 7.7.2 模块测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 274 7.7.3 性能测试 . . 278 BenchmarkSQL 性能测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 288 7.7.6 模块测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 301 SQL 解析测试 . . 接口及实现类 2.3. ShardingSphere-Scaling (Experimental) 9 3 概念 Apache ShardingSphere 功能十分复杂，有数百模块之多，但众多模块间的概念却简单明了。大部分模块 都是面向这几个概念的横向扩展。 它的概念主要包括：面向独立产品的接入端、面向启动的运行模式、面向使用者操作的 DistSQL 以及面 向开发者的可插拔架构。 本章节将详细阐述

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 3788 14.12.15缓存表· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 3961 14.12.22Schema 缓存 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ble_instance_plan_ �→ cache-从-v840-版本开始引入">实例级执行计划缓存（实验特性） 实例级执行计划缓存允许同一个 TiDB 实例的所有会话共享执行计划缓存。 �→ 与现有的会话级执行计划缓存相比，实例级执行计划缓存能够在内存中缓存更多执行计划，减少 SQL �→ 编译时间，从而降低 SQL 整体运行时间，提升 OLTP 的性能和吞吐，同时更好地控制内存使用，

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 3621 14.13.14缓存表· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · (PD) 包含了多个确保 TiDB 集群能正常运行的关键模块。当集群的工作负载增加时， �→ PD 中各模块的资源消耗也会随之增加，造成这些模块间功能的相互干扰， �→ 进而影响整个集群的服务质量。为了解决该问题，从 v8.0.0 起，TiDB 支持将 PD 的 TSO �→ 和调度模块拆分成可独立部署的微服务，可以显著降低当集群规模扩大时模块间的互相影响。 �→ 通过这种架构，TiDB 能够支持更大规模、更高负载的集群。 规模集群中大数据集的恢复速度 �→ 。实际测试表明，该功能可将下载带宽打满，下载速度可提升 8 到 10 倍，端到端恢复速度大约提升 �→ 1.5 到 3 倍。 增强在有大量表时缓存 schema 信息的稳定性 对于使用 TiDB 作为多租户应用程序记录系统的 SaaS 公司，经常需要存储大量的表。在以前的版本中， �→ 尽管支持处理百万级或更大数量的表，但可能会影响用户体验。TiDB

1 整合测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 269 ix 7.7.2 模块测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 269 7.7.3 性能测试 . . 273 BenchmarkSQL 性能测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283 7.7.6 模块测试 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 297 SQL 解析测试 . . 接口及实现类 2.3. ShardingSphere-Scaling (Experimental) 9 3 概念 Apache ShardingSphere 功能十分复杂，有数百模块之多，但众多模块间的概念却简单明了。大部分模块 都是面向这几个概念的横向扩展。 它的概念主要包括：面向独立产品的接入端、面向启动的运行模式、面向使用者操作的 DistSQL 以及面 向开发者的可插拔架构。 本章节将详细阐述

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 956 7.8.24 为什么 TiCDC 需要使用磁盘，什么时候会写磁盘，TiCDC 能否利用内存缓存提升同步性能？ · · 956 7.8.25 为什么在上游使用了 TiDB Lightning 物理导入模式和 BR 恢复了数据之后，TiCDC 同步会出现卡 顿甚至卡住？· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 3807 14.12.15缓存表· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 3982 14.12.22Schema 缓存 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 3610 14.13.14缓存表· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 是一种新的 �→ DML 类型，用于更高效地处理大批量 DML 任务，同时提供事务保证并减轻 OOM 问题。 �→ 该功能与用于数据加载的导入、加载和恢复操作不同。 增强在有大量表时缓存 schema 信息的稳定性（实验特性，从 v8.0.0 开始引入） 对于使用 TiDB 作为多租户应用程序记录系统的 SaaS 公司，经常需要存储大量的表。在以前的版本中， �→ 1/system-variables#tidb_schema_cache_ �→ size-从-v800-版本开始引入">schema 缓存系统，为表元数据提供了基于 LRU (Least �→ Recently Used) 算法的缓存策略，优先将最近访问频率较高的表元数据存储在缓存中， �→ 从而减少表数量较多场景下的内存占用。