Kutulutsidwa kwa DBMS TiDB 3.0

Ipezeka kutulutsidwa kwa DBMS yogawidwa TiDB 3.0, yopangidwa mothandizidwa ndi matekinoloje a Google Uzani и F1. TiDB ili m'gulu la makina osakanikirana a HTAP (Hybrid Transactional/Analytical Processing), omwe amatha kupereka zochitika zenizeni (OLTP) ndikuyankha mafunso owunika. Ntchitoyi imalembedwa m'chinenero cha Go ndi wogawidwa ndi zololedwa pansi pa Apache 2.0.

Mawonekedwe a TiDB:

• Thandizo la SQL ndikupereka mawonekedwe a kasitomala omwe amagwirizana ndi protocol ya MySQL, yomwe imathandizira kusintha kwa mapulogalamu omwe alipo omwe adalembedwera MySQL kupita ku TiDB, komanso amalola kugwiritsa ntchito malaibulale wamba wamakasitomala. Kuphatikiza pa protocol ya MySQL, mutha kugwiritsa ntchito API yochokera ku JSON ndi cholumikizira cha Spark kuti mupeze DBMS.
• SQL imathandizira ma index, ntchito zophatikizika, GROUP BY, ORDER BY, DIISTINCT mawu, kuphatikiza (LEFT JOIN / RIGHT JOIN / CROSS JOIN), mawonedwe, ntchito zazenera ndi ma subqueries. Mphamvu zomwe zaperekedwa ndizokwanira kukonza ntchito ndi TiDB pazogwiritsa ntchito intaneti monga PhpMyAdmin, Agogo ndi WordPress;
• Kukhazikika kokhazikika komanso kulolerana kolakwika: kukula kosungirako ndi mphamvu zopangira zitha kukulitsidwa mwa kungolumikiza ma node atsopano. Deta imagawidwa m'malo onse ndi redundancy, kulola kuti ntchito ipitirire ngati node za munthu aliyense zikulephera. Zolephera zimangochitika zokha.
• Dongosololi limatsimikizira kusasinthika komanso pulogalamu yamakasitomala ikuwoneka ngati DBMS imodzi yayikulu, ngakhale kuti kwenikweni, deta yochokera ku node zambiri imakopeka kuti amalize ntchitoyo.
• Для физического хранения данных на узлах могут применяться разные бэкенды, например, локальные движки хранения GoLevelDB и BoltDB или собственный движок распределённого хранилища TiKV.
• Kutha kusintha mosinthika schema yosungirako, kukulolani kuti muwonjezere mizati ndi ma index pa ntchentche popanda kuletsa kukonza ntchito zomwe zikuchitika.

waukulu zatsopano:

• Проведена работа по увеличению производительности. В тесте Sysbench выпуск 3.0 опережает ветку 2.1 в 1.5 раза при выполнении операций select и update, а в тесте TPC-C в 4.5 раза. Оптимизации затронули различные виды запросов, включая подзапросы «IN», «DO» и «NOT EXISTS», операции слияния таблиц (JOIN), использование индексов и многое другое;
  

• Добавлен новый движок хранения TiFlash, позволяющий добиться более высокой производительности при решении аналитических задач (OLAP), благодаря хранению в привязке к столбцам. TiFlash дополняет собой ранее предлагаемое хранилище TiKV, хранящее данные в разрезе строк в формате ключ/значение и более опримальное для задач обработки транзакций (OLTP). TiFlash работает бок о бок с TiKV и данные продолжают как и раньше реплицироваться в TiKV с использоанием протокола Raft для определении консенсуса, но для каждой группы реплик Raft создаётся дополнительная реплика, которая используется в TiFlash. Подобный поход позволяет добиться лучшего разделения ресурсов между задачами OLTP и OLAP, а также делает данные транзакций мгновенно доступными для аналитических запросов;
  

• Реализован распределённый сборщик мусора, позволяющий существенно повысить скорость сборки мусора в крупных кластерах и повысить стабильность работы;
• Добавлена экспериментальная реализация системы разграничения доступа на основе ролей (RBAC). Также обеспечена возможность задания прав доступа для операций ANALYZE, USE, SET GLOBAL и SHOW PROCESSLIST;
• Добавлена возможность использования выражений SQL для выблрки из лога медленных запросов;
• Реализован механизм быстрого восстановления удалённых таблиц, позволяющий восстановить случайно удалённые данные;
• Унифицирован формат записываемых логов;
• Добавлена поддержка пессимистического режима блокировки, который делает обработку транзакций более близкой к MySQL;
• Добавлена поддержка оконных функций (window-функции или аналитические функции), совместимых с MySQL 8.0. Оконные функции позволяют для каждой строки запроса выполнить вычисления, используя другие строки. В отличие от агрегатных функций, которые свёртывают сгруппированный набор строк в одну строку, оконные функции производят агрегирование на основе содержимого «окна», включающего одну или более строк из результирующего набора. Среди реализованных оконных функций:
  NTILE, LEAD, LAG, PERCENT_RANK, NTH_VALUE, CUME_DIST, FIRST_VALUE , LAST_VALUE, RANK, DENSE_RANK и ROW_NUMBER;

• Добавлена экспериментальная поддержка представлений (VIEW);
• Улучшена система секционирования (партицирования), добавлена возможность распределения данным по секциям на основании диапазона значений или хэшей;
• Добавлен фреймворк для разработки плагинов, например, уже подготовлены плагины для использования белого списка IP или ведения лога аудита;
• Обеспечена экспериментальная поддержка функции «EXPLAIN ANALYZE» для построения плана выполнения SQL-запроса (SQL Plan Management);
• Добавлена команда next_row_id для получения идентификатора следующей строки;
• Добавлены новые встроенные функции JSON_QUOTE, JSON_ARRAY_APPEND, JSON_MERGE_PRESERVE, BENCHMARK ,COALESCE и NAME_CONST.

Source: opennet.ru