tidb存储基本原理_tidb需要分库分表吗

tidb是什么？

tidb是分布式关系型数据库；需要从两个方面来理解tidb：

1. 分布式数据库；
2. 关系型数据库。

什么是分布式系统？

集中式系统，计算和存储在同一个节点上；

分布式系统，计算和存储位于不同的节点上；分布式系统把需要进行大量计算的工程数据分割成若干个小块，有多台计算机分别进行计算和存储，然后将结果统一合并到数据结论的科学；本质上就是进行数据存储与计算的分治；

分布式系统较集中式系统，需要做哪些额外工作？

故障率会更高；计算、存储需要冗余；

需要考虑节点之间的协调；调度中心；

1. 计算与存储分离；
2. 计算与存储分治；
3. 调度中心，节点之间协调。

分布式系统需要解决的问题

1. 如何最大程度实现分治；
2. 如何实现全局的一致性；需要统一的时钟；tso, timestamp oracle;
3. 如何实现故障与部分失效的容错？水平扩容；数据强一致性和高可用；
4. 如何应对不可靠的网络与网络分区；异地多活；

CAP原则

一致性，all nodes see the same data at the same time;

可用性，reads and writes always succeed; 服务在正常响应时间内的可用；

分区容错性，节点或者网络分区故障时，依然能够提供一致性或者可用性服务。

redis cluster满足AP原则；

tidb满足CA原则，强一致性和高可用。

关系型数据库需要关心哪些问题？

关系型数据库的关键在于一定要具备事务；Nosql数据库无法支持完备的事务；

事物

事务的前提是并发；

事物的本质是并发控制的单元，是用户定义的一个操作序列；这些操作要么都做，要么都不做，是一个不可分割的工作单位；

目的是为了保证数据库系统始终处于完整性和正确性的状态。

ACID特性

• 原子性

事务包含的全部操作是一个不可分割的整体；要么都执行，要么都不执行；

• 一致性

事务的前后，所有的数据都保持一个一致的状态；不能违反数据的一致性检测；

• 隔离性

避免串行化，使用MVCC和锁，一定程度破坏一致性；tidb使用snapshot isolation隔离级别，不存在幻读问题，但引入写偏移问题；

• 持久性

分布式数据库除了要进行本地数据存储，还要考虑网络备份。

tidb解决了什么问题？

Mycat

tidb最初是用来替换数据库扩容Mycat这种解决方案的。

Mycat解决的问题：

1. 读写分离；
2. 分库分表；mysql计算和存储没有分离，要进行横向扩展，只能分库分表；500万数据默认是3层B+数，大于500万分裂为4层，所以需要进行分表；分库，每个db对应单独的线程数量和存储指标；分库分表，能够提升整体性能

Mycat proxy做了哪些事情？

1. 数据汇总；数据在多个数据库里面，proxy进行数据汇总；
2. 分布式事务 xa；分布式事务通常使用二阶段提交，会有中心节点，中心节点会成为整个系统的瓶颈；Mycat会有一个事务的最大值，同时能处理的事务条数；tidb使用一种去中心化的事务模型；

Mycat解决方案非常复杂，对运维来说增加节点、删除节点，数据迁移和数据管理非常麻烦；对于程序来说业务拆分也非常麻烦。

tidb解决问题

1. 大量数据下的高并发读写问题，尤其是写；线性水平扩展的方式，对写友好；使用rocksdb，lsm-tree，磁盘利用率高，顺序写；
2. 强一致、高可用，保证数据不丢不错；副本强一致，在多个物理节点中存储；使用raft一致性算法实现；
3. 兼容mysql 5.7的协议；对于我们的程序，只需要更换端口，连接tidb；支持分布式事务，去中心化分布式事务；
4. HTAP, Hybrid Transactional and Analytical Processing; OLTP, 业务处理，数据量大了之后，传统的解决方案是分库分表，Macat这种解决方案；OLAP，业务分析，数据量大了之后，转向大数据处理elk，hadoop，hbase，mapreduce；tidb将OLTP和OLAP融合到一起，同一个数据库，既可以做OLTP，又可以做OLAP；OLTP通过分布式事务实现；OLAP，通过并行计算MPP，物化视图，列式存储Tiflash，partition bitmap实现；

tidb整体架构

• 由多模块组成，各模块相互通信，组成完整的tidb系统；
• 前端stateless、后端stateful（raft）；

TiDB server

客户端连接tidb server；tidb server负责计算，不存储数据，是无状态的；可以启动多个tidb server，可以再前面加一层haproxy，进行负载均衡；statistics数据来源于tikv，tikv有并行计算MPP；

PD(Placement Driver) server

存储集群的元数据，对集群进行管理；存储每个tikv节点实时的数据分布情况(如节点的region范围)和集群的整体拓扑结构；提供tso, timestamp oracle，统一的事务id;

TiKV server

负责存储数据；基于region；有并行计算功能；

TiFlash

TiFlash是一类特殊的存储节点；列式存储，只存储某些列；用于OLAP，数据分析，对某一列数据进行分析；