思维导图总结
01 数据库、大数据发展历史与趋势
- 数据技术发展的驱动力
- 业务发展导致的数据容量增长
- 场景创新催生“数据交互效率与数据模型多样性”需求
- 硬件与云计算的发展
- 数据技术的细分与数据服务的融合
- 数据技术栈或数据产品的本质: 应对不同业务场景，基于这些相对固定基础数据技术要素，进行各种数据技术域架构 Trade Off (选择与平衡)
02 分布式关系数据库的发展
- 如果你的系统需承载的计算量的增长速度大于摩尔定律的预测，集中式系统将无法承载你所需的计算量
- 分布式是海量数据与计算的代名词
- 分布式系统关键挑战：分治与协助、全局一致性、故障扩大、分区容错
- 同样表达一致性概念，但 CAP (副本一致性) 与 ACID (事务一致性) 里的两个一致性描述的场景却不同
03 TiDB 产品与开源社区演进
- Raft 是分布式系统里重要的基础
- 开源模式是基础软件成功的一个最佳路径
- TiDB 已经是一个国际顶级的开源项目
04 我们到底需要一个什么样的数据库
- 分布式关系型数据库设计的六大目标
- 横向扩展
- 强一致及高可用
- 标准 SQL 与事务模型
- 云原生
- HTAP
- 生态兼容性
- 硬件、尤其是网络的发展推动了计算与存储分离架构
- TiDB是高度分层的架构
05 如何构建一个分布式存储系统
以高度分层的 TiKV 事务 + 存储引擎为例
06 如何构建一个分布式 SQL 引擎
以 TiDB-Server SQL 引擎为例
07 基于分布式架构的 HTAP 数据库
08 TiDB 关键技术创新
- 分层的分布式架构
- 自动分片与调度
- 跨 IDC 单表多点写入
- 去中心化的分布式事务
- Local Read and Geo-partition
- TP 和 AP 的融合
09 TiDB 典型应用场景及用户案例
10 TiDB 初体验
- 使用 TiUP，几分钟搭建本地测试集群，并自动安装 TiDB Dashboard 和 Grafana，支持 MacOS
- 自助开通 TiDB Cloud，可以免费试用一年 https://tidbcloud.com/
- 在线体验 TiDB 的 SQL 执行: https://tour.pingcap.com/
