Распределённая СУБД TiDB 3.0

С недавних пор доступен релиз распределённой СУБД TiDB 3.0, развиваемой под впечатлением от технологий Google Spanner и F1. TiDB относится к категории гибридных систем HTAP (Hybrid Transactional/Analytical Processing), способных как обеспечивать выполнение транзакций в реальном времени (OLTP), так и выполнять обработку аналитических запросов. Проект написан на языке Go и распространяется под лицензией Apache 2.0.

Особенности TiDB:

Поддержка SQL и предоставление клиентского интерфейса, совместимого с протоколом MySQL, что упрощает адаптацию для TiDB существующих приложений, написанных для MySQL, а также позволяет задействовать распространённые клиентские библиотеки. Кроме протокола MySQL для обращения к СУБД можно использовать API на базе JSON и коннектор для Spark.

Из возможностей SQL поддерживаются индексы, агрегатные функции, выражения GROUP BY, ORDER BY, DISTINCT, слияния (LEFT JOIN / RIGHT JOIN / CROSS JOIN), представления, оконные функции и подзапросы. Предоставляемых возможностей достаточно для организации работы с TiDB таких web-приложений, как PhpMyAdmin, Gogs и Wordpress;

Возможность горизонтального масштабирования и обеспечения отказоустойчивости: размер хранилища и вычислительную мощность можно наращивать простым подключением новых узлов. Данные распределяются по узлам с избыточностью, позволяющей продолжить работу в случае сбоя отдельных узлов. Сбои обрабатываются автоматически.

Система гарантирует непротиворечивость и для клиентского ПО выглядит как одна большая СУБД, несмотря на то, что фактически для выполнения транзакции привлекаются данные со множества узлов.

Для физического хранения данных на узлах могут применяться разные бэкенды, например, локальные движки хранения GoLevelDB и BoltDB или собственный движок распределённого хранилища TiKV.

Возможность асинхронного изменения схемы хранения, позволяющая на лету добавлять столбцы и индексы без остановки обработки текущих операций.

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; oltp-point-select-in-sysbench-and-tidb-2.1

oltp-point-select-in-sysbench-and-tidb-2.1

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.

Знаете ли Вы, что "гравитационное линзирование" якобы наблюдаемое вблизи далеких галактик (но не в масштабе звезд, где оно должно быть по формулам ОТО!), на самом деле является термическим линзированием, связанным с изменениями плотности эфира от нагрева мириадами звезд. Подробнее читайте в FAQ по эфирной физике.