上周六下午（10月26日），TiDB 地区交流活动在杭州圆满举办！本次活动由 TiDB 社区杭州地区组织者——电魂网络任嘉伟老师与杭州银行邵健老师精心筹办，来自电魂网络、杭州银行、bilibili、安能物流、Databend、云猿生、美创科技、PingCAP 等多位资深技术专家齐聚一堂，共同探讨 TiDB 在各行业的创新实践和技术应用。
Databend 云平台研发工程师韩山杰老师受邀参加本次活动，并带来专题分享《数据库归档业务用户福音: TiDB+Databend，降低数据归档成本》。 他详细介绍了如何通过 db-archiver 工具将 TiDB 中的冷数据归档到 Databend，充分利用对象存储的优势帮助企业高效优化存储。同时，他还展示了如何轻松将数据从 Databend 恢复至 TiDB，以便在需要时快速取回归档数据。
韩山杰，目前在 Databend 主要负责云平台的研发，以及 Databend 生态工具的开发和维护，包括 Databend 多语言的 SDK、ELT 工具的研发与集成，例如 airbit、Kafka connector、Flink connector 等工具。此外，他还在 CNCF 的 OpenKruise 项目中担任 Maintainer。
以下是精彩演讲实录：
目前数据归档普遍面临的挑战
随着数据量的爆炸性增长，如何高效管理和归档冷数据已成为当今企业面临的重要挑战。
数据量激增
随着企业数字化转型，线上业务不断增长，产生的数据量呈指数级增长，这给存储和管理带来巨大压力。后续如果想对这部分数据进行分析或二次加工，可能会对线上业务产生压力。
兼容性问题
归档后的数据若需再次查询或使用，往往需要对业务代码进行大量改造，增加了使用的复杂性。
归档工具
目前，从 TiDB 到 Databend 的归档工具可选择性较少，且使用不方便。比如 Datax 虽然是大家使用较多的归档软件，但其编译后的体积非常大，编译速度慢，并且社区维护状态不佳，基本处于半维护状态。
成本控制
如果将大量历史数据一直存储在 TiDB 中，需要投入大量的硬件资源和持续的维护成本，给企业带来一定成本压力。
为什么选择 Databend 归档 TiDB
为了解决以上这些痛点，我们需要找到一个合适的归档方案来归档 TiDB 的数据，降低数据存储在 TiDB 的成本。在这一背景下，Databend 成为理想的归档目标。
高效的数据存储和查询能力
TiDB 作为一个分布式的 HTAP 数据库，可以快速处理大规模的联机交易数据。而 Databend 是一个云原生的分析型数据库，擅长处理大规模的数据分析任务，它的计算能力是很强的。结合这两者，我们就可以实现高效的数据存储+分析，并提供非常快速的高并发查询能力。
灵活的存储架构
TiFlash 列存引擎和 TiKV 行存引擎，可以面向业务提供 80% 的 OLTP 能力 和 20% 的 OLAP 能力。Databend 提供的也是一个列式存储，拥有非常好的压缩比，并且使用对象存储作为后端存储，可以大幅度降低数据存储成本。
良好的扩展性
TiDB 和 Databend 两者都是分布式系统，可以通过增加节点来线性扩展整个系统的计算能力和存储能力，从而让系统能够轻松应对不断增长的数据归档需求。
云原生架构
TiDB 和 Databend 都能支持云原生部署，可以充分利用云计算弹性伸缩节点，按需付费的优势。Databend 采用存算分离架构，计算节点在不需要做计算的时候，可以直接缩掉，仅保留后端对象存储的费用，从而实现极致的成本节约。
玩转 TiDB + Databend 进行数据归档及恢复
为了将 TiDB 的数据高效归档到 Databend，我们自研了一个 db-archiver 归档工具 （https://github.com/databendcloud/db-archiver）。该工具能够实现从 RDBMS 进行全量或者 T+1 增量归档数据，并且能够针对 MySQL、TiDB、PG、Oracle 等多种数据库进行归档。
下面这张表是从 TiDB 归档数据到 Databend，使用 db-archiver、Datax 和 pt-archiver 的对比。其中，pt-archive 是仅 MySQL 生态的，所以它只能支持 MySQL 生态的一些数据库，而且 pt-archive 在同步过程中只能是一个单线程的同步，所以同步效率是比较慢的。
简单介绍一下 db-archiver 的架构设计， db-archiver 从设计之初就支持多数据源，增加新的数据源也非常简单，只需要去实现代码里对应的接口就可以。
**整个架构主要分为三大部分：**第一部分是数据切片和数据抽取的模块。db-archiver 里内置了一个数据切片的算法，会根据用户提供的同步数据的范围，需要同步的线程数量，以及提供的 batchSize，来对源端的数据做切片，这样做的优势就是可以最大限度减轻对源端的抽取的压力。抽取完之后， db-archiver 会把抽取的各个部分的数据，在各个线程里攒批，充分利用目标端的写入能力。Databend 作为目标端，它的写入能力是非常强的，所以你完全可以在每个线程里去等待一个比较大的批次，然后把它生成 Parquet 或者 Json 的文件，传到 S3 上，最后利用 Databend 的 copy into 或者是 replace into 的能力，将这个文件写入到 Databend 的表里。
下图是 db-archiver 在同步过程中的一些指标和日志情况。为什么会有这么丰富的指标和日志？
举一个我们给客户实施过程中的一个真实案例：有一个客户的数据存在腾讯云的 MySQL 上，他要将这部分 MySQL 的数据归档到 Databend，在使用 db-archiver 工具同步的过程中，他发现整个全局的同步速率并没有达到理想的效果。然后他就找到我们问同步的速度为什么这么慢，这时候我们就建议他把这个指标的开关打开。打开之后就可以看到每个过程中的指标都会被打印出来，然后我们就可以分析看一下到底是哪一个环节出了问题。
当时我们看到他在 upload stage 的时候耗时非常长。upload stage 其实是 db-archiver 将文件写入到对象存储中的一个过程，我们怀疑客户部署 db-archiver 的这台机器和目标端的对象存储不在一个区域，这就产生了一个跨网段的情况。用户回去排查之后发现确实是这个问题，然后他把部署 db-archiver 的机器换成与源端、目标端都在同一个 region 后，同步的速率就上去了。所以说我们提供了这样丰富的指标，对于完成一次完整的数据归档也是非常有帮助的。
上图是一个内置的数据切片算法的简单介绍。db-archiver 支持按照主键 ID 或者是时间字段来对数据进行切片。
我们以主键 ID 为例，看一下数据是怎样一步一步被切成一个个比较小的片段。在配置文件里有一个叫 source where condition 的字段，这个字段会限定用户本次归档的一批数据，我们会从里面拿到一个 min(id) 和 max(id)，同时把一个大的数据范围，按照用户给定的现成的数量分到不同的线程里，然后每个线程再按照 batchSize（每次想要同步的批次数量），再去切分到一个小的范围，然后去源端去做抽取，并在抽取的过程中根据对源端的压力，做自适应调整。
上图就是是一次同步过程中需要做的配置文件。databaseType 就是之前指定的数据库类型，如 TiDB、MySQL、PG、Oracle 都是可以的。源端配置中比较关键的就是 sourceDbTables，我们可以按照正则表达式来匹配对应的数据库对应的表，实现一个多数据库多表的同步。批次相关的一些配置，主要是根据执行 db-archiver 的机器配置，或者整个网络情况来去做的设定。每次同步之后 db-archiver 也会去做一个数据校验，可以配置 db-archiver 自动清理源端的历史数据，快速把存储释放。
在实施数据归档的过程中，有些用户可能会有一些顾虑：数据归档到 Databedn 之后，TiDB 的数据随之就被删除掉了，会不会有一天有一部分数据想要再恢复到 TiDB 中，来做一些别的用途怎么办？其实数据从 Databend 恢复到 TiDB 也是比较简单的，因为 Databend 支持导出 parquet、NDJSON、CSV 等格式，同时 TiDB 也提供了一个 TiDB lighting 工具，可以快速把这些格式的文件数据加载回 TiDB，完成一次数据恢复的过程。
TiDB + Databend 归档实战案例
上图是多点当时做的一个数据归档方案。整体来说与 db-archiver 差不多，也是先切片、攒批、多线程 insert into 的动作。insert into 后校验通过，也会把原来 TiDB 的数据删掉。区别可能有两点，第一点是它源端只支持 TiDB。第二点是它写入 Databend 的方式是 insert into。其实 Databend 对于大批量写入数据的最佳实践是建议用户使用 copy into，会更加简单和高效。后续如果想改成 replace into，也会更加简单，用replace into 可以根据主键做一些去重操作。比如我们在同步过程中可能会有一些重试的操作，假如用了 replace into，就可以确保根据主键在目标端做去重。
上表是他们在归档前做的压缩测试，他们把 MySQL 中 150GB 的数据导到了 TiDB 和 Databend 中，可以看到 TiDB 和 Databend 的数据压缩效果都是不错的。TiDB 在自带的 RocksDB 上大概能提供 6 倍的压缩比，而 Databend 是一个 8 倍的压缩比。但这里的数据仅供参考，因为不同的数据格式在不同的情况下，二者的压缩情况可能不一样。
多点在采用 Databend 归档 TiDB 数据后，整个数据存储的成本降低了 98%。
多点能达到这种收益，主要有三个因素：
**首先是副本数量。**大家都知道，TiKV 是需要有 3 副本的，所以就会有 3 倍的数据存储。而 Databend 的后端是对象存储，只需要有一份对象存储的数据。当然其实对于对象存储来说，云上也会对对象存储做一些备份。但我们从成本视角来看，是只有一份数据的成本。
**第二点是存储预留。**我们在使用 TiDB 时后面硬件会挂磁盘，但我们不会让磁盘每次都用完，肯定会预留一定的水位。比如说后面挂了 1TB 磁盘，可能只会用到 600-700GB，留个 200-300GB。但对于 Databend 来说，它的后端存储是对象存储，你可以理解为这个对象存储是无限扩展的，按需使用然后再按需付费，你不需要额外预留一些存储成本。
第三点也是最重要的一个因素，就是存储单价 。 数据存储在块设备上或对象存储上，单价差别是非常大的。对象存储相较普通的 HDD 盘，成本可能只有它的 1/10。而如果说用 SSD 来作为存储数据的磁盘，对象存储仅仅是它的 1/30。所以当数据从 TiDB 归档到 Databend 后，整个存储成本就是 (1/3) 副本* 60% 的磁盘利用率*(1/10)磁盘价格，最终的数字就是 2% 的存储成本。假如后端采用 SSD 盘的话，数据成本还会进一步降低。
总结以下使用 Databend 归档的一些优势：
降本显著
基于对象存储，冷数据的存储成本可以直接降低 98%；。
云中立
大家可以任意选择使用的公有云或者混合云，Databend 在后端存储支持 S3 协议，你可以使用 AWS 的 S3，或者 Azure、GCP、阿里云的对象存储，也可以自建 Mini-IO 也可以支持；
研发友好
Databend 支持 MySQL 协议，你去做一些在线查询，数据的导出，都是比较方便的。业务代码都不需要做太多修改即可直接运行；
运维无忧
成本降低可能是比较显而易见的，但其实对于运维来说，当把数据从磁盘迁到了对象存储，尤其是公有云的对象存储，你可以理解为这部分存储就免维护了。公有云的对象存储，比如 AWS 的 S3，SLA 能够提供到很多个 9 的高可用性。同时，因为 Databend 是云中立的，支持很多对象存储，你也可以避免运厂商锁定，对象存储的数据迁移是非常方便的。
总结
总结来说，结合 TiDB 和 Databend 的特性，我们可以构建一个高效、可靠、可扩展的数据归档解决方案。TiDB 用来处理实时的数据，而 Databend 则可以用于长期的数据存储和大规模的数据分析，如大范围的数据查询和分析，两者配合使用可以满足不同时间跨度的数据归档需求，同时保持成本是最低的。
其实对于 Databend 来说，只用 Databend 来做数据归档的话，其实是有点大材小用的。当你把数据归档之后，还可以用 Databend 来做各种大规模的数据分析，它的计算能力也是非常强的。
大家感兴趣的话，可以关注我们的公众号了解更多 Databend 信息。
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