{"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\/novosti-interneta\/vypusk-raspredelyonnoj-subd-tidb-3-0","title":{"rendered":"Die verteilte Datenbank TiDB 3.0 wurde ver\u00f6ffentlicht.","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> Ver\u00f6ffentlichung des verteilten DBMS <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/pingcap.com\/index\">TiDB 3.0<\/a><\/noindex>, inspiriert von den 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 die Ausf\u00fchrung von Echtzeitanfragen (OLTP) als auch die Verarbeitung von analytischen Abfragen erm\u00f6glichen. Das Projekt ist in Go geschrieben und <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/pingcap\/tidb\">wird unter der GPLv3-Lizenz bereitgestellt.<\/a><\/noindex> unter der Apache 2.0-Lizenz.<\/p>\n<p>Hauptmerkmale von TiDB:\n<\/p>\n<ul>\n<li class=\"l\"> SQL-Unterst\u00fctzung und Bereitstellung einer Client-Schnittstelle, die mit dem MySQL-Protokoll kompatibel ist, was die Anpassung bestehender Anwendungen f\u00fcr TiDB, die f\u00fcr MySQL geschrieben wurden, erleichtert und die Nutzung g\u00e4ngiger Client-Bibliotheken erm\u00f6glicht. Neben dem MySQL-Protokoll kann auch eine JSON-basierte API sowie ein Connector f\u00fcr Spark verwendet werden, um auf die DBMS zuzugreifen.\n<\/li>\n<li class=\"l\"> \u00dcber die SQL-M\u00f6glichkeiten werden Indizes, Aggregatfunktionen, GROUP BY, ORDER BY, DISTINCT, Joins (LEFT JOIN \/ RIGHT JOIN \/ CROSS JOIN), Ansichten, Fensterfunktionen und Unterabfragen unterst\u00fctzt. Die bereitgestellten Funktionen sind ausreichend, um mit TiDB Webanwendungen wie PhpMyAdmin, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/gogs.io\/\">Gogs<\/a><\/noindex> und WordPress zu betreiben;\n<\/li>\n<li class=\"l\"> Horizontale Skalierbarkeit und Ausfallsicherheit: Speichergr\u00f6\u00dfe und Rechenleistung lassen sich einfach durch das Hinzuf\u00fcgen neuer Knoten erh\u00f6hen. Die Daten werden redundant \u00fcber die Knoten verteilt, sodass der Betrieb bei Ausf\u00e4llen einzelner Knoten fortgesetzt werden kann. Ausf\u00e4lle werden automatisch verarbeitet.\n<\/li>\n<li class=\"l\"> Das System gew\u00e4hrleistet Konsistenz und erscheint der Client-Software als eine gro\u00dfe Datenbank, obwohl tats\u00e4chlich Daten von mehreren Knoten f\u00fcr die Ausf\u00fchrung von Transaktionen abgerufen werden.\n<\/li>\n<li class=\"l\"> F\u00fcr die physische Speicherung der Daten k\u00f6nnen verschiedene Backends an den Knoten verwendet werden, wie lokale Speicher-Engines wie GoLevelDB und BoltDB oder die eigene Engine f\u00fcr verteiltes Speichern. <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 erlaubt es, Spalten und Indizes im laufenden Betrieb hinzuzuf\u00fcgen, ohne die Verarbeitung aktueller Operationen zu stoppen.\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 optimiert. Im Sysbench Testversion 3.0 \u00fcbertrifft die Leistung den Branch 2.1 um das 1,5-fache bei den SELECT- und UPDATE-Vorg\u00e4ngen, und im TPC-C-Test sogar um das 4,5-fache. Die Optimierungen betrafen verschiedene Arten von Abfragen, einschlie\u00dflich der Unterabfragen \u201eIN\u201c, \u201eDO\u201c und \u201eNOT EXISTS\u201c, Tabellenzusammenf\u00fchrungsoperationen (JOIN), die Verwendung von Indizes und vieles 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=\"Die verteilte Datenbank TiDB 3.0 wurde ver\u00f6ffentlicht. \" 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=\"Die verteilte Datenbank TiDB 3.0 wurde ver\u00f6ffentlicht. \" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/89768360adce73a07b9248cf286053bd.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/a><\/noindex><\/center><\/p>\n<li class=\"l\"> Eine neue Speicher-Engine, TiFlash, wurde hinzugef\u00fcgt, die eine h\u00f6here Leistung bei analytischen Aufgaben (OLAP) erm\u00f6glicht, indem sie spaltenbasiertes Speichern nutzt. TiFlash erg\u00e4nzt das zuvor angebotene TiKV, das Daten zeilenweise im Schl\u00fcssel\/Wert-Format speichert und besser f\u00fcr Transaktionsverarbeitungsaufgaben (OLTP) geeignet ist. TiFlash arbeitet eng mit TiKV zusammen, und die Daten werden weiterhin wie zuvor in TiKV repliziert, wobei das Raft-Protokoll zur Konsensbildung verwendet wird. F\u00fcr jede Raft-Replikgruppe wird jedoch eine zus\u00e4tzliche Replik 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 verf\u00fcgbar;\n<p><center><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/pingcap.com\/images\/blog\/tidb-htap-architecture-1.png\"><img decoding=\"async\" alt=\"Die verteilte Datenbank TiDB 3.0 wurde ver\u00f6ffentlicht. \" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/07\/ba4a4e5e9c9390c7db6fcdb4e88e7e40.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/a><\/noindex><\/center><\/p>\n<li class=\"l\"> Ein verteiltes Garbage-Collector-System wurde implementiert, das die Geschwindigkeit der M\u00fcllabfuhr in gro\u00dfen Clustern erheblich erh\u00f6ht und die Stabilit\u00e4t der Arbeitsweise verbessert;\n<li class=\"l\"> Eine experimentelle Implementierung eines rollenbasierten Zugriffskontrollsystems (RBAC) wurde hinzugef\u00fcgt. Zudem ist es nun m\u00f6glich, Zugriffsrechte f\u00fcr die Operationen ANALYZE, USE, SET GLOBAL und SHOW PROCESSLIST festzulegen;\n<li class=\"l\"> Die M\u00f6glichkeit, SQL-Ausdr\u00fccke zur Auswahl aus dem Log der langsamen Abfragen zu verwenden, wurde hinzugef\u00fcgt;\n<li class=\"l\"> Ein Mechanismus zur schnellen Wiederherstellung gel\u00f6schter Tabellen wurde implementiert, der es erm\u00f6glicht, versehentlich gel\u00f6schte Daten wiederherzustellen;\n<li class=\"l\"> Das Format der aufgezeichneten Logs wurde vereinheitlicht;\n<li class=\"l\"> Die Unterst\u00fctzung f\u00fcr den pessimistischen Locking-Modus wurde hinzugef\u00fcgt, der die Verarbeitung von Transaktionen n\u00e4her an MySQL bringt;\n<li class=\"l\"> Die Unterst\u00fctzung f\u00fcr Fensterfunktionen (Window-Funktionen oder analytische Funktionen) wurde hinzugef\u00fcgt, die mit MySQL 8.0 kompatibel sind. Fensterfunktionen erm\u00f6glichen es, f\u00fcr jede Zeile der Abfrage Berechnungen unter Verwendung anderer Zeilen durchzuf\u00fchren. Im Gegensatz zu aggregierten Funktionen, die eine gruppierte Menge von Zeilen in eine einzige Zeile zusammenfassen, aggregieren Fensterfunktionen auf der Grundlage des Inhalts des \u201eFensters\u201c, das eine oder mehrere Zeilen aus dem Ergebnismenge umfasst. Zu den implementierten Fensterfunktionen geh\u00f6ren:<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 System zur Partitionierung wurde verbessert; es wurde die M\u00f6glichkeit hinzugef\u00fcgt, Daten basierend auf einem Wertebereich oder Hashes auf Partitionen zu verteilen;\n<li class=\"l\"> Ein Framework zur Entwicklung von Plugins hinzugef\u00fcgt; bereits vorhandene Plugins f\u00fcr die Nutzung von IP-Whitelists oder das F\u00fchren von Audit-Protokollen sind verf\u00fcgbar;\n<li class=\"l\"> Die experimentelle Unterst\u00fctzung der Funktion \u201eEXPLAIN ANALYZE\u201c f\u00fcr die Erstellung des Ausf\u00fchrungsplans von SQL-Anfragen (SQL Plan Management) wurde bereitgestellt.\n<li class=\"l\">  Der Befehl next_row_id zum Abrufen der Identifikationsnummer der n\u00e4chsten Zeile hinzugef\u00fcgt;\n<li class=\"l\"> Neue integrierte Funktionen wie JSON_QUOTE, JSON_ARRAY_APPEND, JSON_MERGE_PRESERVE, BENCHMARK, COALESCE und NAME_CONST wurden 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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Diese wurde inspiriert von den Technologien Google Spanner und F1. TiDB geh\u00f6rt zu der Kategorie der hybriden HTAP-Systeme (Hybrid Transactional\/Analytical Processing), die sowohl in der Lage sind, Echtzeittansaktionen (OLTP) auszuf\u00fchren als auch analytische Abfragen zu bearbeiten. Das Projekt ist in Go geschrieben und wird unter der Lizenz Apache 2.0 ver\u00f6ffentlicht. 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