<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[FdhApps的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; FdhApps]]></copyright><item><title><![CDATA[TiDB，优化性能的必备利器]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133355179</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133355179</guid><author>FdhApps</author><pubDate>Wed, 27 Sep 2023 16:09:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[TiDB 是一款强大的分布式关系型数据库，通过合理设计数据库架构、优化查询语句、调整配置参数和进行数据库优化，可以充分发挥 TiDB 的性能优势。通过持续的性能监控和优化工作，可以确保 TiDB 在高负载和大数据量的场景下保持高效稳定的运行。本文将介绍一些常见的 TiDB 性能调优技巧，并提供相应的源代码示例。TiDB 的性能调优还包括对 TiDB 集群的配置参数进行调整，以适应不同的使用场景和硬件环境。数据清理和归档：定期清理无用数据和归档历史数据，保持数据库的整洁和高效。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[TiDB 在应用程序中的适配和性能优化：解决 JDK 中 MyBatis .X 的性能问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133353216</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133353216</guid><author>FdhApps</author><pubDate>Wed, 27 Sep 2023 15:27:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[通过正确配置数据库连接、优化 SQL 语句、批量操作优化以及采取性能优化措施，可以显著提升应用程序的性能。然而，每个应用程序的性能问题可能具有不同的原因，因此在实际应用中，开发人员需要根据具体情况进行适当的调整和优化。通过监控和性能测试工具，可以及时发现和解决潜在的性能问题，提供更好的用户体验。本文将重点介绍如何解决在 JDK 中使用 MyBatis .X 时可能遇到的性能问题，并提供相应的源代码示例。通过合理的配置和优化，可以充分发挥 TiDB 数据库的优势，提升应用程序的性能和可伸缩性。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[TiDB 数据同步处理单元介绍]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133350710</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133350710</guid><author>FdhApps</author><pubDate>Wed, 27 Sep 2023 14:36:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[通过 Binlog 组件记录数据变更、CDC 组件解析和应用变更、PD 组件管理元数据以及 TiKV 组件存储和处理实际数据，TiDB 实现了高可用性、水平扩展和一致性的分布式数据库解决方案。在数据同步过程中，PD 组件提供了一致性的元数据服务，协调和管理数据的分发和复制。在 TiDB 中，数据同步处理单元扮演着关键的角色，负责将数据在分布式集群之间进行同步和复制，以保证数据的一致性和可靠性。同时，TiDB 的源码实现了一系列高效的算法和协议，保证了数据同步的效率和可靠性。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[TiDB：在变幻莫测的世界中经受了考验]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133347003</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133347003</guid><author>FdhApps</author><pubDate>Wed, 27 Sep 2023 13:01:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[随着数字化时代的到来，数据的规模和复杂性不断增长，对数据库系统的要求也变得越来越高。TiDB是一个经过考验的数据库系统，它能够应对不可预测的挑战，确保数据的一致性、可靠性和可扩展性。通过TiDB的分布式架构和强一致性特性，我们可以在多个节点上存储和查询数据，并保证数据的一致性和可靠性。一致性和事务支持：TiDB通过Raft算法实现了强一致性，在数据的写入和读取过程中保证了数据的一致性。这种架构确保了数据的高可用性和可扩展性，并能够应对大规模数据和高并发访问的挑战。如果您还有任何其他问题，请随时提问。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[TiDB 发布丨全面解析新功能]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133342791</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133342791</guid><author>FdhApps</author><pubDate>Wed, 27 Sep 2023 10:26:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[多表查询在实际应用中非常常见，而在 TiDB 5.0 版本中，多表查询的性能得到了显著提升。通过引入新的查询优化器，TiDB 能够更好地处理复杂的多表查询，并对查询计划进行智能优化，以提高查询性能。多表查询优化、自适应查询优化、增强的索引选择器和全局顺序一致性事务等功能的引入，将进一步提升 TiDB 的性能和可靠性。在 TiDB 5.0 版本中，引入了自适应查询优化功能。TiDB 5.0 版本引入了增强的索引选择器，该索引选择器能够更加智能地选择最佳的索引来执行查询，从而提高查询性能。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[可伸缩的数据库服务：TiDB]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133338721</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133338721</guid><author>FdhApps</author><pubDate>Wed, 27 Sep 2023 09:02:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[TiDB是一种可扩展的数据库服务，它提供了分布式、强一致性和高可用性的解决方案。TiDB采用了分布式事务和分布式共识协议，可以处理大规模数据集和高并发负载。本文将介绍TiDB的特点和使用方法，并提供一些示例代码。TiDB是一种可扩展的数据库服务，具有分布式架构、强一致性、高可用性和SQL兼容性等特点。它可以满足大规模数据处理和高并发负载的需求。通过使用TiDB，开发人员可以构建可靠、高性能的分布式应用程序。以上是对可伸缩的数据库服务TiDB的介绍和使用方法的详细说明。二、TiDB的使用方法。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[流量与延迟降低一半！应对 TiDB 跨数据中心挑战]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133337396</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133337396</guid><author>FdhApps</author><pubDate>Wed, 27 Sep 2023 08:19:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[通过在跨数据中心的 TiDB 集群中创建全局索引，可以在全局范围内执行索引计算和查询优化，减少数据传输和网络开销。然而，通过一些优化策略和技术手段，我们可以有效地减少流量和延迟，提高 TiDB（分布式数据库系统）在跨数据中心环境下的性能和可靠性。通过上述优化策略和技术手段，我们能够有效地降低流量和延迟，提高 TiDB 在跨数据中心环境下的性能和可靠性。在跨数据中心环境下，将数据进行分片，并将各个分片部署在不同的数据中心中，可以有效降低单个数据中心的负载压力，并提高查询性能。全局索引计算和查询优化。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[TiDB与微众银行：利用分布式架构降低耗时，实现普惠金融]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133191009</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133191009</guid><author>FdhApps</author><pubDate>Fri, 22 Sep 2023 23:46:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[通过利用TiDB的强大功能和特性，微众银行成功降低了系统的耗时，从而实现了普惠金融的目标。通过将数据分布在多个TiDB节点上，微众银行能够充分利用分布式架构的优势，实现数据的并行处理和高速读写。总结起来，TiDB与微众银行的合作是一个成功的案例，它充分展示了分布式架构在金融领域的优势。通过降低系统的耗时，TiDB帮助微众银行实现了普惠金融的目标，为更多的用户提供了高效可靠的金融服务。TiDB的分布式架构提供了良好的扩展性和并行处理能力，使得微众银行能够快速地响应用户的查询请求，并提供稳定可靠的服务。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[TiDB Serverless 分支化：简化应用开发流程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133190336</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133190336</guid><author>FdhApps</author><pubDate>Fri, 22 Sep 2023 23:20:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[数据库分支是指在 TiDB Serverless 中创建的一个独立的数据库实例，它是从主数据库实例中派生出来的一个副本。每个分支都具有自己的连接地址、用户名和密码，可以独立地处理应用程序的请求。分支可以用于开发、测试和部署不同版本的应用程序，而不会干扰主数据库实例的稳定性。独立性：每个分支都是一个独立的数据库实例，具有自己的资源和配置。分支之间的操作互不干扰，可以并行工作。快速创建：可以通过 TiDB Serverless 的 API 或命令行工具快速创建数据库分支，无需手动配置和管理底层资源。轻量级。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[PD 调度策略优化实践 - TiDB]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133187576</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133187576</guid><author>FdhApps</author><pubDate>Fri, 22 Sep 2023 21:50:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[通过合理设置调度参数和调度策略，并灵活运用调度命令，可以优化 PD 的调度策略，提高 TiDB 集群的性能和可用性。在实际应用中，需要根据集群规模、硬件配置和业务需求等因素进行调整，以达到最佳的调度效果。PD（Placement Driver）是 TiDB 集群中的调度组件，负责管理集群的拓扑信息和调度任务。PD 调度策略决定了数据的分布和调度算法，直接影响到系统的负载均衡、故障恢复和性能优化等方面。本文将介绍一些优化 PD 调度策略的最佳实践，并提供相应的源代码示例。中，可以找到与调度策略相关的参数。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[TiDB正式发布：开源分布式数据库的里程碑]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133185080</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133185080</guid><author>FdhApps</author><pubDate>Fri, 22 Sep 2023 20:32:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[TiDB是一个开源的云原生分布式数据库，旨在解决传统关系型数据库在大规模和高并发场景下的性能瓶颈。TiDB的设计灵感来自于Google的Spanner和F1，它采用了分布式事务和分布式一致性协议，并且提供了与MySQL兼容的SQL层。然后，我们插入了两条学生记录，分别是Alice和Bob，并指定了他们的姓名和年龄。近日，TiDB宣布正式发布其GA版，标志着这一开源分布式数据库的里程碑式的进展。水平扩展和自动负载均衡：TiDB具备水平扩展的能力，可以根据负载自动进行数据分片和迁移，实现负载均衡。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[TiDB：构建金融行业的高性能数据库]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133183965</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133183965</guid><author>FdhApps</author><pubDate>Fri, 22 Sep 2023 19:57:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[华泰证券作为一家领先的证券公司，为了满足其业务增长的需求，选择了TiDB作为其探索和实践的数据库解决方案。它使用了Google的Spanner和F1的设计思想，将传统的数据库技术与分布式系统相结合，为金融行业提供了一个强大的数据库解决方案。在华泰证券的实践中，TiDB不仅提供了高性能和可扩展性，还具备了强大的事务支持和数据一致性保证。通过其高性能、可扩展性和高可用性的特点，TiDB为金融行业提供了一个可靠而强大的数据库解决方案。在华泰证券的实践中，TiDB被用于处理大规模的交易数据和交易查询。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[给 TiDB 添加新系统表]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133181834</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133181834</guid><author>FdhApps</author><pubDate>Fri, 22 Sep 2023 18:53:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[首先，你需要确定表结构，然后实现系统表的逻辑，并将其注册到 TiDB 中。这样，你就可以根据自己的需求扩展 TiDB 的功能，满足特定的业务需求。在 TiDB 中，系统表是通过实现一个特定的接口来创建的。你可以创建一个新的 Go 文件，实现该接口，并编写适当的逻辑。你可以定义表的列和索引，以满足你的需求。如果你想要在 TiDB 中添加新的系统表，可以按照以下步骤进行操作。完成注册后，你需要编译和部署 TiDB，使其包含你添加的新系统表。在这个示例中，你需要根据你的新系统表的结构，设置正确的元信息和列信息。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[实时数据仓库解决方案：TiDB]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133178123</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133178123</guid><author>FdhApps</author><pubDate>Fri, 22 Sep 2023 17:18:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[通过提供的源代码示例，你可以开始使用TiDB来构建自己的实时数据仓库，并进行数据分析和查询操作。通过上述示例，我们可以看到如何使用TiDB创建名为"users"的表，插入一些数据，并执行查询操作。这个示例仅仅是TiDB功能的冰山一角，实际上，TiDB还支持更多的高级功能，如事务处理、索引、分区等。在这篇文章中，我们将介绍一个易于使用的实时数据仓库工具，即TiDB，并提供相应的源代码示例。实时查询：TiDB支持实时查询和分析，可以处理大规模数据的实时计算需求。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[TiKV源码解析系列文章：Region Split源码解析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133174879</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133174879</guid><author>FdhApps</author><pubDate>Fri, 22 Sep 2023 16:07:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[当触发Region Split时，Raftstore首先会创建一个新的Region，并将新Region的起始Key设置为原Region的分割点。在Region Split过程中，Raftstore需要协调和执行Region的分割操作。总结起来，TiKV中的Region Split功能通过协调Raftstore和其他模块的消息交互，实现了高效的Region分割操作。在TiDB中，Region Split是一个重要的功能，它负责将一个大的Region分割成更小的子Region，以提高集群的性能和可扩展性。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Flink与TiDB：实时数据业务的便捷可靠支撑]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133171921</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133171921</guid><author>FdhApps</author><pubDate>Fri, 22 Sep 2023 15:08:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[Apache Flink和TiDB是两个强大的开源技术，可以协同工作，为实时数据业务提供便捷可靠的支撑。Flink是一个流式处理引擎，可以处理大规模的实时数据，并提供了丰富的流处理操作和API。但是通过结合Flink和TiDB，我们可以构建一个强大的实时数据业务解决方案，能够处理大规模的实时数据，并提供便捷可靠的支撑。首先，我们需要创建一个Flink作业，用于从数据源读取实时数据，并将其写入TiDB。在本文中，我们将探讨如何使用Flink和TiDB来构建一个实时数据业务的解决方案，并提供相应的源代码。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[禁用THP TiDB：优化你的分布式数据库性能]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133167804</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133167804</guid><author>FdhApps</author><pubDate>Fri, 22 Sep 2023 13:41:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[THP通过将大块的内存页面（通常为2MB或1GB）合并为一个巨大的页面，减少了内存管理开销，提高了内存访问的效率。然而，有时候在特定的情况下，禁用Transparent Huge Pages（THP）功能可能会对TiDB的性能产生积极的影响。请注意，在禁用THP之前，最好先评估您的具体情况并进行适当的基准测试，以确保禁用THP对您的TiDB集群产生积极的影响。通过检查THP的状态、临时禁用THP和永久禁用THP这几个步骤，可以有效地禁用THP TiDB。或其他类似的内容，说明THP处于启用状态。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于 TiSpark 的大规模数据批量处理技术 TiDB]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133164958</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133164958</guid><author>FdhApps</author><pubDate>Fri, 22 Sep 2023 12:12:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[TiSpark 是 TiDB 的批量处理引擎，它基于 Apache Spark 构建，可以处理海量数据的分析和计算任务。本文将介绍基于 TiSpark 的大规模数据批量处理技术，并提供相应的源代码示例。通过编写相应的代码，我们可以在 TiDB 中进行数据的批量处理和分析操作。在执行过程中，TiSpark 会根据数据的分布情况将任务分配到不同的 TiDB 实例上进行并行处理，以提高处理速度和吞吐量。在示例代码中，我们首先创建了一个 SparkSession 对象，并设置 TiSpark 的配置参数。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[TiKV 源码解析系列文章：Raftstore 概览 TiDB]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133163225</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133163225</guid><author>FdhApps</author><pubDate>Fri, 22 Sep 2023 11:28:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[在这个函数中，我们根据不同的事件类型调用相应的处理函数来处理这些事件，包括处理新的 Leader 产生、已提交的日志项、快照以及向其他节点发送消息等。Ready 消息是 Raft 库在每次状态改变时生成的，其中包含了各种需要处理的事件，例如选举结果、已提交的日志项、快照等。通过上述代码片段，我们可以看到 Raftstore 模块是如何接收和处理 Raft 算法的各种事件的。在这篇文章中，我们将探索 TiKV 的 Raftstore 模块，该模块是分布式数据库 TiDB 的核心之一。函数来处理这个事件。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[TiDB Binlog 源码解析：Drainer Server]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133161509</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/FdhApps/article/details/133161509</guid><author>FdhApps</author><pubDate>Fri, 22 Sep 2023 10:50:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[Drainer Server 根据配置文件中的规则，使用该结构体对数据进行过滤，以确保只写入感兴趣的数据到外部存储系统或消息队列。根据配置文件中的规则，Drainer Server 可以对特定表或字段的数据进行过滤，以确保只写入感兴趣的数据到外部存储系统或消息队列。数据分发：处理后的数据会根据配置文件中的外部存储系统或消息队列的设置，被分发到相应的目标。错误处理：在数据处理和分发的过程中，如果发生错误，Drainer Server 会记录相应的日志，并根据配置文件中的策略，进行错误处理，如重试、忽略等。]]></description><category></category></item></channel></rss>