- 功能/改进说明 : 支持修改字段类型,比如int到varchar
- 为什么需要这个功能/改进 : 常规变更
- 其他数据库对应功能 :基本都支持
功能/改进说明 : tidb 能不能集成类似sharedingsphere功能
后端可以有多套tikv 根据重要性区分一下 (OLTP OLAP)
允许关联查询 允许跨tikv集群 insert select快速迁移数据
每个db可以指定 对应后端其中一个tikv集群
为什么需要这个功能/改进 : 实现存储冷热分离(故障迁移影响小一些)或者跨区域冷热分离 TA(事务分析)分离
其他数据库对应功能 :sharedingsphere 支持后端多个数据库
- 功能/改进说明 :支持 match against 匹配 逗号分隔的字符串,用于做无限级团队数据统计。 如:
#表结构
CREATE TABLE `usertree` (
`userid` int(8) unsigned NOT NULL COMMENT '用户ID',
`username` varchar(20) NOT NULL COMMENT '用户名',
`parenttree` varchar(1024) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '父亲树',
PRIMARY KEY (`userid`),
FULLTEXT KEY `ft_idx_username_parenttree` (`username`,`parenttree`),
FULLTEXT KEY `ft_idx_parenttree` (`parenttree`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户关系树';
#插入数据:
INSERT INTO usertree(`userid`, `username`, `parenttree`) VALUES (10086, '我自己的名字', ''),(10011, 'lv1_1', '10086'),(10012, 'lv1_2', '10086'),(10013, 'lv1_3', '10086'),(20020, 'lv2_1', '10086,10011');
#查询语句:
#1.可匹配 uid:10086 的所有下级用户:
select userid from usertree where MATCH(parenttree) against(10086 IN BOOLEAN MODE);
#2.可匹配 uid:10086自己 和 他的所有下级用户:
select userid from usertree where MATCH(username,parenttree) against('"我自己的名字" 10086' IN BOOLEAN MODE);
- 为什么需要这个功能/改进 :可以方便的匹配 用户团队 join 其他业务表,做报表类统计, 在未支持 CTE 的情况下 效率仅次于 递归CTE
- 其他数据库对应功能 :MySQL 支持这个功能
感谢建议~ TiDB 正在实现一版 Sequence 的功能~ 欢迎加入 slack channel 进行讨论 tidbcommunity.slack.com #wg-tidb-sequence
加入不了 提示只能有pingcap邮箱才能加入
- 功能/改进说明 : 支持倒序索引
- 为什么需要这个功能/改进 : 互联网企业经常会遇到按照时间从新到旧进行翻页 现在tidb不支持倒序索引 在数据量一大的情况下 正序索引导致的读放大非常严重
- 其他数据库对应功能 :mysql 8.0
“临时表” 具体指什么?
这个功能在最新 master 分支上已经完成了,可以通过把系统变量 “tidb_enable_index_merge” 打开或者使用 SQL hint USE_INDEX_MERGE 试用这个功能;
其实就是 内存 临时 持久化,避免 oom。
中间计算结果的内存?
这个在3.1.0-beta分支是不存在的吗?我看文档上有,但是执行的时候没用
这个功能只在 master 上有,文档后续我们修正一下,感谢指正。
感谢提议,这个功能会在 4.0 支持,请期待
Follower read 的基础上支持 local read。
没明白这个需求,follower read 除了发一个 req 到 leader 问下信息后面都是 local read
RawKV 支持备份恢复
虽然目前有 PR 来对 RawKV 继续备份,但是知乎和一点资讯在提一个 VerKV 的 RFC,支持单行多版本的 KV,能进行全量和增量备份,应该能更好地满足更多场景。
你好~请问下这个 region-transfer 与 split 的影响是怎么确认的呢,当时详细的分析可以分享一下吗。一般 split 和 transfer 都是很快的操作,对于业务影响不会很大,我们在内部环境中也有随机调度的干扰测试,你的情况可能和我们预期不太一样,可以具体分享下你那边的场景以及使用的版本。如果不进行split 会导致单个 region 过大,在进行负载均衡的时候也会导致很大的 snapshot, 而且对于随机的写入的话,通过split 和负载均衡增加并发度和集群利用率,提高性能。
ps:OB会在每天晚上低峰期做增量数据与基线数据合并。这部分说的是类似 compaction 的操作 吗,在业务低峰进行 compaction 从而减少对业务的影响