{"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\/es\/blog\/news\/vypusk-raspredelyonnoj-subd-tidb-3-0","title":{"rendered":"Lanzamiento de la base de datos distribuida 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\/\">Disponible<\/a><\/noindex> lanzamiento de base de datos distribuida <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/pingcap.com\/index\">TiDB 3.0<\/a><\/noindex>, desarrollada inspir\u00e1ndose en tecnolog\u00edas de Google <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/research.google.com\/archive\/spanner.html\">Spanner<\/a><\/noindex> y <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/research.google.com\/pubs\/pub38125.html\">F1<\/a><\/noindex>. TiDB pertenece a la categor\u00eda de sistemas h\u00edbridos HTAP (Procesamiento H\u00edbrido Transaccional\/Anal\u00edtico), capaces de llevar a cabo tanto transacciones en tiempo real (OLTP) como procesamiento de consultas anal\u00edticas. El proyecto est\u00e1 escrito en el lenguaje Go y <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/pingcap\/tidb\">se distribuye<\/a><\/noindex> bajo la licencia Apache 2.0.<\/p>\n<p>Caracter\u00edsticas de TiDB:\n<\/p>\n<ul>\n<li class=\"l\"> Soporte para SQL y una interfaz de cliente compatible con el protocolo MySQL, lo que facilita la adaptaci\u00f3n de las aplicaciones existentes para TiDB escritas para MySQL, y permite utilizar bibliotecas de clientes ampliamente utilizadas. Adem\u00e1s del protocolo MySQL, se puede usar una API basada en JSON y un conector para Spark para acceder a la base de datos.\n<\/li>\n<li class=\"l\"> Entre las capacidades de SQL se incluyen \u00edndices, funciones de agregaci\u00f3n, expresiones GROUP BY, ORDER BY, DISTINCT, uniones (LEFT JOIN \/ RIGHT JOIN \/ CROSS JOIN), vistas, funciones de ventana y subconsultas. Las capacidades ofrecidas son suficientes para implementar aplicaciones web que trabajen con TiDB, como PhpMyAdmin, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/gogs.io\/\">Gogs<\/a><\/noindex> y WordPress;\n<\/li>\n<li class=\"l\"> Posibilidad de escalabilidad horizontal y garantizar la tolerancia a fallos: el tama\u00f1o del almacenamiento y la potencia computacional se pueden aumentar f\u00e1cilmente al conectar nuevos nodos. Los datos se distribuyen entre nodos con redundancia, lo que permite continuar funcionando en caso de fallos de nodos individuales. Los fallos se gestionan autom\u00e1ticamente.\n<\/li>\n<li class=\"l\"> El sistema garantiza la coherencia y se presenta como una gran base de datos para el software cliente, a pesar de que, de hecho, para llevar a cabo una transacci\u00f3n se obtienen datos de m\u00faltiples nodos.\n<\/li>\n<li class=\"l\"> Para el almacenamiento f\u00edsico de datos en los nodos se pueden aplicar diferentes backends, como los motores de almacenamiento locales GoLevelDB y BoltDB o su propio motor de almacenamiento distribuido <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/pingcap\/tikv\">TiKV<\/a><\/noindex>.\n<\/li>\n<li class=\"l\"> Habilidad para realizar cambios en el esquema de almacenamiento de forma as\u00edncrona, permitiendo agregar columnas e \u00edndices sobre la marcha sin detener el procesamiento de operaciones actuales.\n<\/ul>\n<p>Principales <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/github.com\/pingcap\/tidb\/releases\/tag\/v3.0.0\">novedades<\/a><\/noindex>:<\/p>\n<ul>\n<li class=\"l\"> Se ha realizado trabajo para aumentar el rendimiento. En la prueba de Sysbench versi\u00f3n 3.0, supera a la rama 2.1 en 1.5 veces en las operaciones de selecci\u00f3n y actualizaci\u00f3n, y en la prueba TPC-C en 4.5 veces. Las optimizaciones han afectado a diversos tipos de consultas, incluyendo subconsultas 'IN', 'DO' y 'NOT EXISTS', operaciones de uni\u00f3n de tablas (JOIN), uso de \u00edndices y mucho m\u00e1s;<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=\"Lanzamiento de la base de datos distribuida 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=\"Lanzamiento de la base de datos distribuida 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\"> Se ha a\u00f1adido un nuevo motor de almacenamiento TiFlash, que permite lograr un mayor rendimiento en tareas anal\u00edticas (OLAP) gracias al almacenamiento en columnas. TiFlash complementa el almacenamiento TiKV, que almacena datos en filas en formato de clave\/valor y es m\u00e1s \u00f3ptimo para el procesamiento de transacciones (OLTP). TiFlash funciona junto a TiKV, y los datos siguen replic\u00e1ndose en TiKV utilizando el protocolo Raft para determinar el consenso. Sin embargo, para cada grupo de r\u00e9plicas Raft se crea una r\u00e9plica adicional que se utiliza en TiFlash. Este enfoque permite una mejor divisi\u00f3n de recursos entre tareas OLTP y OLAP, y hace que los datos de transacciones est\u00e9n disponibles instant\u00e1neamente para consultas anal\u00edticas.\n<p><center><noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/pingcap.com\/images\/blog\/tidb-htap-architecture-1.png\"><img decoding=\"async\" alt=\"Lanzamiento de la base de datos distribuida 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\"> Se ha implementado un recolector de basura distribuido que permite aumentar significativamente la velocidad de recolecci\u00f3n de basura en grandes cl\u00fasteres y mejorar la estabilidad del sistema.\n<li class=\"l\"> Se ha a\u00f1adido una implementaci\u00f3n experimental de un sistema de control de acceso basado en roles (RBAC). Tambi\u00e9n se ha proporcionado la posibilidad de establecer permisos de acceso para las operaciones ANALYZE, USE, SET GLOBAL y SHOW PROCESSLIST.\n<li class=\"l\"> Se ha a\u00f1adido la opci\u00f3n de usar expresiones SQL para seleccionar del registro de consultas lentas.\n<li class=\"l\"> Se ha implementado un mecanismo para la recuperaci\u00f3n r\u00e1pida de tablas eliminadas, que permite restaurar datos eliminados accidentalmente.\n<li class=\"l\"> Se ha unificado el formato de los registros escritos.\n<li class=\"l\"> Se ha a\u00f1adido soporte para un modo de bloqueo pesimista, que hace que el procesamiento de transacciones sea m\u00e1s similar al de MySQL.\n<li class=\"l\"> Se ha a\u00f1adido soporte para funciones de ventana (window functions o funciones anal\u00edticas) compatibles con MySQL 8.0. Las funciones de ventana permiten realizar c\u00e1lculos para cada fila de la consulta utilizando otras filas. A diferencia de las funciones de agregaci\u00f3n, que reducen un conjunto de filas agrupadas a una sola fila, las funciones de ventana realizan la agregaci\u00f3n en funci\u00f3n del contenido de la 'ventana', que incluye una o m\u00e1s filas del conjunto de resultados. Entre las funciones de ventana implementadas se encuentran:<br \/>\nNTILE, LEAD, LAG, PERCENT_RANK, NTH_VALUE, CUME_DIST, FIRST_VALUE, LAST_VALUE, RANK, DENSE_RANK y ROW_NUMBER.<\/p>\n<li class=\"l\"> Se ha a\u00f1adido soporte experimental para vistas (VIEW).\n<li class=\"l\"> Se ha mejorado el sistema de particionado (particionamiento), a\u00f1adiendo la posibilidad de distribuir datos en secciones seg\u00fan rangos de valores o hashes.\n<li class=\"l\"> Se ha a\u00f1adido un marco para el desarrollo de plugins, por ejemplo, ya hay plugins preparados para usar listas blancas de IP o para llevar un registro de auditor\u00eda;\n<li class=\"l\"> Se ha proporcionado soporte experimental para la funci\u00f3n 'EXPLAIN ANALYZE' para la gesti\u00f3n del plan de ejecuci\u00f3n de consultas SQL (SQL Plan Management);\n<li class=\"l\">  Se ha a\u00f1adido el comando next_row_id para obtener el identificador de la siguiente fila;\n<li class=\"l\"> Se han a\u00f1adido nuevas funciones integradas JSON_QUOTE, JSON_ARRAY_APPEND, JSON_MERGE_PRESERVE, BENCHMARK, COALESCE y NAME_CONST.\n<\/ul>\n<p><noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"link\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<p>Fuente: <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. TiDB \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0433\u0438\u0431\u0440\u0438\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c HTAP (Hybrid Transactional\/Analytical Processing), \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u043a \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0437\u0430\u043a\u0446\u0438\u0439 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 (OLTP), \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0443 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432. \u041f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d \u043d\u0430 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