分库分表：TIDB，你是来抢生意的？不讲码德？
随着互联网的发展，业务越来越庞大，客户群体也越来越多，所要存储的数据也越来越多，慢慢的就出现了分库分表的中间件。
比如cobar，TDDL，atlas，sharding-jdbc，mycat等，都是非常优秀的产品，解决了各种问题，但是引入了中间件肯定就会增加各方面的维护成本等
这篇带大家了解一款替代分库分表的解决方案：分布式数据库：TIDB
前言
如今硬件的性价比越来越高，网络传输速度越来越快，数据库分层的趋势逐渐显现，人们已经不再强求用一个解决方案来解决所有的存储问题，而是通过分层，让缓存与数据库负责各自擅长的业务场景。
当前数据库领域面临各种问题，如在缩放、一致性、大数据分析、与云基础架构集成等方面均存在诸多问题，现有的数据库解决方案和大数据分析引擎解决方案基本处于割裂的状态，由于 Oracle、MySQL 数据库并不是面向分布式环境而设计，因此即使勉强通过分库、分表或中间件的方式，在数据库层面做了分片，从本质上看也只是复制了相同的堆栈，而非针对分布式系统进行存储和计算优化，这正是进行跨业务查询或跨物理机查询和写入十分繁琐的本质原因。NoSQL 虽然解决了数据库弹性扩展的难题，但是却放弃了数据的强一致性以及对 ACID 事务的支持，带来了新的问题。
为了解决这一问题，TiDB 在架构上将计算和存储层进行高度的抽象和分离，对混合负载的场景通过 IO 优先级队列，智能副本调度，行列混合存储等技术使其变为可能。
大家可能都没有听过TIDB这款分布式数据库，但是它已经出现很久了，随着不断完善，也受到越来越多的企业喜爱，接下来让我们开始了解TIDB吧！
TIDB简介
TIDB是什么？
TiDB 是一个分布式 NewSQL 数据库。它支持水平弹性扩展、ACID 事务、标准 SQL、MySQL 语法和 MySQL 协议，具有数据强一致的高可用特性，是一个不仅适合 OLTP 场景还适合OLAP 场景的混合数据库。
TIDB怎么来的？
开源分布式缓存服务 Codis 的作者，PingCAP 联合创始人& CTO ，资深 infrastructure 工程师的黄东旭，擅长分布式存储系统的设计与实现，开源狂热分子的技术大神级别人物。即使在互联网如此繁荣的今天，在数据库这片边界模糊且不确定地带，他还在努力寻找确定性的实践方向。
2012 年底，他看到 Google 发布的两篇论文，得到了很大的触动，这两篇论文描述了 Google 内部使用的一个海量关系型数据库 F1/Spanner ，解决了关系型数据库、弹性扩展以及全球分布的问题，并在生产中大规模使用。“如果这个能实现，对数据存储领域来说将是颠覆性的”，黄东旭为完美方案的出现而兴奋， PingCAP 的 TiDB 在此基础上诞生了。
TIDB的架构
TiDB在整体架构基本是参考 Google Spanner 和 F1 的设计，上分两层为 TiDB 和 TiKV 。TiDB 对应的是 Google F1， 是一层无状态的 SQL Layer ，兼容绝大多数 MySQL 语法，对外暴露 MySQL 网络协议，负责解析用户的 SQL 语句，生成分布式的 Query Plan，翻译成底层 Key Value 操作发送给 TiKV ， TiKV 是真正的存储数据的地方，对应的是 Google Spanner ，是一个分布式 Key Value 数据库，支持弹性水平扩展，自动的灾难恢复和故障转移（高可用），以及 ACID 跨行事务。值得一提的是 TiKV 并不像 HBase 或者 BigTable 那样依赖底层的分布式文件系统，在性能和灵活性上能更好，这个对于在线业务来说是非常重要。
所以一套这样的架构是由这样的3类角色共同组建而成。每个部分的解释如下：
1.TiDB Server
TiDB Server 负责接收 SQL 请求，处理 SQL 相关的逻辑，并通过 PD 找到存储计算所需数据的 TiKV 地址，与 TiKV 交互获取数据，最终返回结果。TiDB Server 是无状态的，其本身并不存储数据，只负责计算，可以无限水平扩展，可以通过负载均衡组件（如LVS、HAProxy 或 F5）对外提供统一的接入地址。
2.PD Server
Placement Driver (简称 PD) 是整个集群的管理模块，其主要工作有三个：一是存储集群的元信息（某个 Key 存储在哪个 TiKV 节点）；二是对 TiKV 集群进行调度和负载均衡（如数据的迁移、Raft group leader 的迁移等）；三是分配全局唯一且递增的事务 ID。PD 是一个集群，需要部署奇数个节点，一般线上推荐至少部署 3 个节点。
3.TiKV Server
TiKV Server 负责存储数据，从外部看 TiKV 是一个分布式的提供事务的 Key-Value 存储引擎。存储数据的基本单位是 Region，每个 Region 负责存储一个 Key Range （从 StartKey 到 EndKey 的左闭右开区间）的数据，每个 TiKV 节点会负责多个 Region 。TiKV 使用 Raft 协议做复制，保持数据的一致性和容灾。副本以 Region 为单位进行管理，不同节点上的多个 Region 构成一个 Raft Group，互为副本。数据在多个 TiKV 之间的负载均衡由 PD 调度，这里也是以 Region 为单位进行调度。
TIDB五大核心特性
一键水平扩缩容
得益于 TiDB 存储计算分离的架构的设计，可按需对计算、存储分别进行在线扩容或者缩容，扩容或者缩容过程中对应用运维人员透明。
金融级高可用
数据采用多副本存储，数据副本通过 Multi-Raft 协议同步事务日志，多数派写入成功事务才能提交，确保数据强一致性且少数副本发生故障时不影响数据的可用性。可按需配置副本地理位置、副本数量等策略满足不同容灾级别的要求。
实时HTAP
提供行存储引擎 TiKV、列存储引擎 TiFlash 两款存储引擎，TiFlash 通过 Multi-Raft Learner 协议实时从 TiKV 复制数据，确保行存储引擎 TiKV 和列存储引擎 TiFlash 之间的数据强一致。TiKV、TiFlash 可按需部署在不同的机器，解决 HTAP 资源隔离的问题。
云原生的分布式数据库
专为云而设计的分布式数据库，通过 TiDB Operator 可在公有云、私有云、混合云中实现部署工具化、自动化。
兼容MYSQL5.7
专为云而设计的分布式数据库，通过 TiDB Operator 可在公有云、私有云、混合云中实现部署工具化、自动化。
TIDB四大核心应用场景
HTAP 给开发者提供了一个实时数据分析方面的新思路，不需要再去维护另一个离线的数据仓库，既减轻了 ETL 的工作，又能节省很大一部分建立数据仓库所用到的存储和计算成本，HTAP 将是未来的重要趋势。
黄东旭介绍了 TiDB 的四个主要应用场景，一是 MySQL 分片与合并；二是直接替换 MySQL；三是用做数据仓库；四是作为其他系统的一个模块。
MySQL分片与合并
替换MySQL
数据仓库
TiDB 本身是一个分布式系统，第三种使用场景是将 TiDB 当作数据仓库使用。TPC-H 是数据分析领域的一个测试集，TiDB 2.0 在 OLAP 场景下的性能有了大幅提升，原来只能在数据仓库里面跑的一些复杂的 Query，在 TiDB 2.0 里面跑，时间基本都能控制在 10 秒以内。当然，因为 OLAP 的范畴非常大，TiDB 的 SQL 也有搞不定的情况，为此 PingCAP 开源了 TiSpark，TiSpark 是一个 Spark 插件，用户可以直接用 Spark SQL 实时地在 TiKV 上做大数据分析。
作为其他系统的模块
与MySQL兼容性对比
TiDB 支持包括跨行事务，JOIN 及子查询在内的绝大多数 MySQL 的语法，用户可以直接使用现有的 MySQL 客户端连接。如果现有的业务已经基于 MySQL 开发，大多数情况不需要修改代码即可直接替换单机的 MySQL。
包括现有的大多数 MySQL 运维工具（如 PHPMyAdmin, Navicat, MySQL Workbench 等），以及备份恢复工具（如 mysqldump, mydumper/myloader）等都可以直接使用。
不过一些特性由于在分布式环境下没法很好的实现，目前暂时不支持或者是表现与 MySQL 有差异。
一些 MySQL 语法在 TiDB中可以解析通过，但是不会做任何后续的处理，例如 Create Table 语句中 Engine 以及 Partition 选项，都是解析并忽略。
不支持的特性有以下这些：
存储过程，视图，触发器，自定义函数，外键约束，全文索引，空间索引，非 UTF8 字符集等
总结
本文带你了解了TIDB这款分布式数据库，它的特性，应用场景以及与MySQl的兼容性对比，下篇将会介绍TIDB的部署搭建，计算，存储，调度方面的知识！
假如面试中你被问到这些，我相信你看了这篇一定能拨动面试官的心！
有道无术，术可成；有术无道，止于术
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好文章，我在看❤️