{"id":36120,"date":"2019-10-31T22:09:43","date_gmt":"2019-10-31T19:09:43","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/vypusk-raspredelyonnoj-subd-tidb-3-0\/"},"modified":"2019-10-31T22:09:43","modified_gmt":"2019-10-31T19:09:43","slug":"vypusk-raspredelyonnoj-subd-tidb-3-0","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/vypusk-raspredelyonnoj-subd-tidb-3-0","title":{"rendered":"Ver\u00f6ffentlichung der verteilten Datenbank TiDB 3.0","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/pingcap.com\/blog\/tidb-3.0-announcement\/\">Verf\u00fcgbar<\/a><\/noindex> Release der verteilten DBMS <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/pingcap.com\/index\">TiDB 3.0<\/a><\/noindex>, inspiriert von Technologien von Google <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/research.google.com\/archive\/spanner.html\">Spanner<\/a><\/noindex> und <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/research.google.com\/pubs\/pub38125.html\">F1<\/a><\/noindex>. TiDB geh\u00f6rt zur Kategorie der hybriden HTAP-Systeme (Hybrid Transactional\/Analytical Processing), die sowohl Echtzeitztransaktionen (OLTP) unterst\u00fctzt als auch analytische Abfragen verarbeiten kann. Das Projekt ist in der Programmiersprache Go geschrieben und <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/pingcap\/tidb\">wird verbreitet<\/a><\/noindex> unter der Apache 2.0 Lizenz.<\/p>\n<p>Merkmale von TiDB:\n<\/p>\n<ul>\n<li class=\"l\"> Unterst\u00fctzung von SQL und Bereitstellung einer Client-Schnittstelle, die mit dem MySQL-Protokoll kompatibel ist, was die Anpassung vorhandener Anwendungen, die f\u00fcr MySQL geschrieben wurden, an TiDB erleichtert und die Verwendung g\u00e4ngiger Client-Bibliotheken erm\u00f6glicht. Neben dem MySQL-Protokoll kann auch eine JSON-basierte API und ein Connector f\u00fcr Spark verwendet werden, um auf die DBMS zuzugreifen.\n<\/li>\n<li class=\"l\"> Zu den SQL-Funktionen geh\u00f6ren Indizes, Aggregatfunktionen, GROUP BY, ORDER BY, DISTINCT, Joins (LEFT JOIN \/ RIGHT JOIN \/ CROSS JOIN), Sichten, Fensterfunktionen und Unterabfragen. Diese Funktionen sind ausreichend f\u00fcr die Integration von TiDB in Webanwendungen wie PhpMyAdmin, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/gogs.io\/\">Gogs<\/a><\/noindex> und WordPress;\n<\/li>\n<li class=\"l\"> Die M\u00f6glichkeit zur horizontalen Skalierung und Gew\u00e4hrleistung der Ausfallsicherheit: Speichergr\u00f6\u00dfe und Rechenleistung k\u00f6nnen einfach durch Anschluss neuer Knoten erweitert werden. Die Daten werden redundant auf die Knoten verteilt, sodass der Betrieb im Falle eines Ausfalls einzelner Knoten fortgesetzt werden kann. Ausf\u00e4lle werden automatisch verarbeitet.\n<\/li>\n<li class=\"l\"> Das System gew\u00e4hrleistet die Konsistenz und erscheint f\u00fcr die Client-Software wie eine gro\u00dfe DBMS, obwohl tats\u00e4chlich Daten von mehreren Knoten abgerufen werden, um eine Transaktion auszuf\u00fchren.\n<\/li>\n<li class=\"l\"> F\u00fcr die physische Speicherung von Daten auf Knoten k\u00f6nnen verschiedene Backends verwendet werden, beispielsweise die lokalen Speicherungsmotoren GoLevelDB und BoltDB oder die eigene Engine f\u00fcr die verteilte Speicherung. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/pingcap\/tikv\">TiKV<\/a><\/noindex>.\n<\/li>\n<li class=\"l\"> Die M\u00f6glichkeit zur asynchronen \u00c4nderung des Speicherschemas, die es erm\u00f6glicht, Spalten und Indizes ohne Unterbrechung der Verarbeitung aktueller Vorg\u00e4nge hinzuzuf\u00fcgen.\n<\/ul>\n<p>Haupt- <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/pingcap\/tidb\/releases\/tag\/v3.0.0\">Neuheiten<\/a><\/noindex>:<\/p>\n<ul>\n<li class=\"l\"> Die Leistung wurde verbessert. Im Sysbench-Test der Version 3.0 \u00fcbertrifft die Version 2.1 in den Operationen select und update um das 1,5-fache und im TPC-C-Test um das 4,5-fache. Die Optimierungen betreffen verschiedene Arten von Abfragen, einschlie\u00dflich der Unterabfragen \u201eIN\u201c, \u201eDO\u201c und \u201eNOT EXISTS\u201c, der Tabellenverkn\u00fcpfungen (JOIN), der Nutzung von Indizes und vielem mehr;<br \/>\n<center><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/pingcap.com\/images\/blog\/oltp-point-select-in-sysbench-and-tidb-2.1.png\"><img decoding=\"async\" alt=\"Ver\u00f6ffentlichung der verteilten Datenbank TiDB 3.0 \" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/f4c63d50663f95fb877fa111810439f3.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/a><\/noindex><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/pingcap.com\/images\/blog\/tpc-c-results-for-tidb-3.0-and-tidb-2.1.png\"><img decoding=\"async\" alt=\"Ver\u00f6ffentlichung der verteilten Datenbank TiDB 3.0 \" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/89768360adce73a07b9248cf286053bd.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/a><\/noindex><\/center><\/p>\n<li class=\"l\"> Eine neue Speicherungsmotor TiFlash wurde hinzugef\u00fcgt, der eine h\u00f6here Leistung bei der L\u00f6sung analytischer Aufgaben (OLAP) erm\u00f6glicht, da die Daten spaltenbasiert gespeichert werden. TiFlash erg\u00e4nzt die zuvor angebotene Speicherung TiKV, die Daten zeilenweise im Schl\u00fcssel\/Wert-Format speichert und optimaler f\u00fcr Transaktionsverarbeitung (OLTP) ist. TiFlash arbeitet neben TiKV, und die Daten werden weiterhin wie gewohnt in TiKV unter Verwendung des Raft-Protokolls zum Konsens repliziert, jedoch wird f\u00fcr jede Raft-Replikatgruppe eine zus\u00e4tzliche Replikat erstellt, die in TiFlash verwendet wird. Dieser Ansatz erm\u00f6glicht eine bessere Ressourcenteilung zwischen OLTP- und OLAP-Aufgaben und macht Transaktionsdaten sofort f\u00fcr analytische Abfragen zug\u00e4nglich.\n<p><center><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/pingcap.com\/images\/blog\/tidb-htap-architecture-1.png\"><img decoding=\"async\" alt=\"Ver\u00f6ffentlichung der verteilten Datenbank TiDB 3.0 \" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/ba4a4e5e9c9390c7db6fcdb4e88e7e40.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/a><\/noindex><\/center><\/p>\n<li class=\"l\"> Ein verteilter Garbage Collector wurde implementiert, der die Geschwindigkeit der M\u00fcllabfuhr in gro\u00dfen Clustern erheblich erh\u00f6ht und die Stabilit\u00e4t verbessert.\n<li class=\"l\"> Eine experimentelle Umsetzung eines rollenbasierten Zugriffskontrollsystems (RBAC) wurde hinzugef\u00fcgt. Es wurde auch die M\u00f6glichkeit geschaffen, Zugriffsrechte f\u00fcr die Operationen ANALYZE, USE, SET GLOBAL und SHOW PROCESSLIST festzulegen.\n<li class=\"l\"> Es wurde die M\u00f6glichkeit hinzugef\u00fcgt, SQL-Ausdr\u00fccke zur Auswahl aus dem Protokoll langsamer Abfragen zu verwenden.\n<li class=\"l\"> Ein Mechanismus zur schnellen Wiederherstellung gel\u00f6schter Tabellen wurde implementiert, der die Wiederherstellung versehentlich gel\u00f6schter Daten erm\u00f6glicht.\n<li class=\"l\"> Das Format der protokollierten Logs wurde vereinheitlicht.\n<li class=\"l\"> Die Unterst\u00fctzung f\u00fcr den pessimistischen Sperrmodus wurde hinzugef\u00fcgt, der die Verarbeitung von Transaktionen n\u00e4her an MySQL heranf\u00fchrt.\n<li class=\"l\"> Die Unterst\u00fctzung f\u00fcr Fensterfunktionen (window-Funktionen oder analytische Funktionen), kompatibel mit MySQL 8.0, wurde hinzugef\u00fcgt. Fensterfunktionen erm\u00f6glichen die Durchf\u00fchrung von Berechnungen f\u00fcr jede Zeile einer Abfrage unter Verwendung anderer Zeilen. Im Gegensatz zu aggregierten Funktionen, die eine gruppierte Menge von Zeilen in eine Zeile zusammenfassen, aggregieren Fensterfunktionen basierend auf dem Inhalt des \u201eFensters\u201c, das eine oder mehrere Zeilen aus dem Ergebnissatz umfasst. Unter den implementierten Fensterfunktionen befinden sich:<br \/>\nNTILE, LEAD, LAG, PERCENT_RANK, NTH_VALUE, CUME_DIST, FIRST_VALUE, LAST_VALUE, RANK, DENSE_RANK und ROW_NUMBER;<\/p>\n<li class=\"l\"> Experimentelle Unterst\u00fctzung f\u00fcr Ansichten (VIEW) hinzugef\u00fcgt;\n<li class=\"l\"> Das Partitionssystem (Partitionierung) wurde verbessert, und die M\u00f6glichkeit hinzugef\u00fcgt, Daten basierend auf Wertebereichen oder Hashes auf Partitionen zu verteilen;\n<li class=\"l\"> Ein Framework zur Entwicklung von Plugins wurde hinzugef\u00fcgt, beispielsweise sind bereits Plugins f\u00fcr die Verwendung von IP-Whitelists oder zur Protokollierung von Audits vorbereitet;\n<li class=\"l\"> Experimentalunterst\u00fctzung f\u00fcr die Funktion \u201eEXPLAIN ANALYZE\u201c zur Erstellung eines Ausf\u00fchrungsplans f\u00fcr SQL-Abfragen (SQL Plan Management) wurde bereitgestellt;\n<li class=\"l\">  Der Befehl next_row_id wurde hinzugef\u00fcgt, um die ID der n\u00e4chsten Zeile abzurufen;\n<li class=\"l\"> Neue integrierte Funktionen JSON_QUOTE, JSON_ARRAY_APPEND, JSON_MERGE_PRESERVE, BENCHMARK, COALESCE und NAME_CONST hinzugef\u00fcgt.\n<\/ul>\n<p><noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"link\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<p>Quelle: <a \ncontent=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.opennet.ru\/opennews\/art.shtml?num=51060\">opennet.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0414\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435\u043d \u0440\u0435\u043b\u0438\u0437 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0421\u0423\u0411\u0414 TiDB 3.0, \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434 \u0432\u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043e\u0442 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0439 Google Spanner \u0438 F1. 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