小姐姐味道【ID：xjjdog】
作者：十年架构，日百亿流量经验，与你分享。
调研不代表实践，谨慎采纳，结论后续实践后放出。本文主题:【存储上云】TiDB和Polardb。
MySQL在达到一定数据量（我的经验是3T、单表1亿）时，复杂查询会有明显的延迟。继续分库分表，会严重增加业务复杂性，尤其对很多非互联网产品来说，急需一个分布式存储。
MySQL本身也做了一些努力，那就是基于Paxos协议的MGR。但它没有Sharding的解决方案，需要借助其他中间件。在《“分库分表” ？选型和流程要慎重，否则会失控》 一文中，我们能够看到Sharding这个过程的复杂性。如果一个DB，本身自带这些光环，就耀眼的多。
这样的DB已经有很多，其中，以Aurora为代表的云数据库进入视野。根据其流行度，仅对PorlarDB和TiDB进行了调研。
其他产品，包括但不限于：
Greenplum
Druid
Aurora
Taurus
Spanner
NuoDB
Oracle Exadata
Oracle RAC如果你时间有限，直接看初步结论即可。下面的内容可以忽略。
初步结论
它们都支持MySQL协议，现有业务迁移起来会比较平滑，但对硬件的要求都较高。部分一致性都有Raft协议的参与，可靠性都有保证。
TiDB是开源的，某些组件强制要求SSD，且需配备DBA，造成了整体成本的上升。但是使用案例较多，经历过较大规模的应用。
PolarDB。阿里新的明星产品，价格相对合理，但使用案例有限，也无法窥视其源码，只有零星宣传文档。鉴于阿里喜好夸大的尿性，需试用后进行深入评价。但云端优势太明显，已被优先考虑。
通过咨询已有经验的实践者，普遍吐槽会遇到很多奇怪的问题，并不像宣传中的那么美好。
以下。
TiDB
一、简介
TiDB 是 PingCAP 公司设计的开源分布式 HTAP (Hybrid Transactional and Analytical Processing) 数据库，结合了传统的 RDBMS 和 NoSQL 的最佳特性。TiDB 兼容 MySQL，支持无限的水平扩展，具备强一致性和高可用性。TiDB 的目标是为 OLTP (Online Transactional Processing) 和 OLAP (Online Analytical Processing) 场景提供一站式的解决方案。
特性
TiDB 具备如下特性：
高度兼容 MySQL
大多数情况下，无需修改代码即可从 MySQL 轻松迁移至 TiDB，分库分表后的 MySQL 集群亦可通过 TiDB 工具进行实时迁移。
水平弹性扩展
通过简单地增加新节点即可实现 TiDB 的水平扩展，按需扩展吞吐或存储，轻松应对高并发、海量数据场景。
分布式事务
TiDB 100% 支持标准的 ACID 事务。
真正金融级高可用
相比于传统主从 (M-S) 复制方案，基于 Raft 的多数派选举协议可以提供金融级的 100% 数据强一致性保证，且在不丢失大多数副本的前提下，可以实现故障的自动恢复 (auto-failover)，无需人工介入。
一站式 HTAP 解决方案
TiDB 作为典型的 OLTP 行存数据库，同时兼具强大的 OLAP 性能，配合 TiSpark，可提供一站式 HTAP 解决方案，一份存储同时处理 OLTP & OLAP，无需传统繁琐的 ETL 过程。
云原生 SQL 数据库
TiDB 是为云而设计的数据库，支持公有云、私有云和混合云，使部署、配置和维护变得十分简单。
坐标：https://pingcap.com/docs-cn/overview/
二、整体架构图
三、详细原理
TiKV 详细解读 http://t.cn/RTKRRWv
TiDB 详细解读 http://t.cn/RTKRkBh （查询流程）
PD 详细解读 http://t.cn/RTKEZ0U
四、兼容性（不支持特性列表）
https://github.com/pingcap/docs-cn/blob/master/v2.0/sql/mysql-compatibility.md
五、FAQ
https://github.com/pingcap/docs-cn/blob/master/v2.0/FAQ.md
六、硬件需求
TiDB：解析，处理sql逻辑，通过PD获取数据地址，访问TiKV捞数据，返回结果（需负载均衡，高耗u，高内存，高网络）
PD：集群管理，存储元数据信息，tikv负载均衡，分配全局事务id
TiKV：分布式且提供事务的 Key-Value 存储引擎。（高耗u，高内存，高网络，高硬盘）
费用（1年）：TiDB节点=14749*2 = 29498
PD节点=3794*3 = 11382
TiKV节点=30049*3 = 59547 （500G SSD）
监控节点=7446
合计：107873七、其他问题
1、 对硬盘要求高，启动会检测硬盘是否为SSD，若否无法启动
2、 不支持分区，删除数据是个大坑。（3.0支持）
解决方案：
set @@session.tidb_batch_delete=1;
3、 批量插数据问题
解决方案：
set @@session.tidb_batch_insert=1;
4、 删除表数据时不支持别名
delete from 表名 表别名 where 表别名.col = ‘1’ 会报错
5、 内存使用问题，GO语言导致不知道回收机制什么时候运作。内存使用过多会导致TIDB当机（这点完全不像MYSQL）测试情况是，32G内存，在10分钟后才回收一半。
6、 数据写入的时候，tidb压力很大, tikv的CPU也占用很高
7、 不支持GBK
8、 不支持存储过程
9、 列数支持太少，只支持100列
引用：https://blog.csdn.net/yajie_12/article/details/82773813
polardb
一、简介、成本
POLARDB是阿里巴巴自主研发的下一代关系型分布式云原生数据库，目前兼容三种数据库引擎：MySQL、Oracle、PostgreSQL。计算能力最高可扩展至1000核以上，存储容量最高可达 100T。POLARDB采用存储和计算分离的架构，所有计算节点共享一份数据，提供分钟级的配置升降级、秒级的故障恢复、全局数据一致性和免费的数据备份容灾服务。POLARDB既融合了商业数据库稳定可靠、高性能、可扩展的特征，又具有开源云数据库简单开放、自我迭代的优势，例如POLARDB for MySQL性能最高可以提升至MySQL的6倍，而成本只有商用数据库的1/10
二、集群架构，计算与存储分离
POLARDB采用多节点集群的架构，集群中有一个Writer节点（主节点）和多个Reader节点（读节点），各节点通过分布式文件系统（PolarFileSystem）共享底层的存储（PolarStore）。
三、读写分离
应用程序使用集群地址时，POLARDB for MySQL通过内部的代理层（Proxy）对外提供服务，应用程序的请求都先经过代理，然后才访问到数据库节点。代理层不仅可以做安全认证和保护，还可以解析SQL，把写操作（比如事务、UPDATE、INSERT、DELETE、DDL等）发送到主节点，把读操作（比如SELECT）均衡地分发到多个只读节点，实现自动的读写分离。对于应用程序来说，就像使用一个单点的MySQL数据库一样简单。内部的代理层（Proxy）后续将支持POLARDB for PostgreSQL/Oracle。
四、产品优势
容量大
最高100TB，您不再需要因为单机容量的天花板而去购买多个实例做分片，由此简化应用开发，降低运维负担。
高性价比
POLARDB的计算与存储分离，每增加一个只读节点只收取计算资源的费用，而传统的只读节点同时包含计算和存储资源，每增加一个只读节点需要支付相应的存储费用。
分钟级弹性
存储与计算分离的架构，配合共享存储，使得快速升级成为现实。
读一致性
集群地址利用LSN（Log Sequence Number）确保读取数据时的全局一致性，避免因为主备延迟引起的不一致。
毫秒级延迟（物理复制）
利用基于Redo的物理复制代替基于Binlog的逻辑复制，提升主备复制的效率和稳定性。即使对大表进行加索引、加字段等DDL操作，也不会造成数据库的延迟。
无锁备份
利用存储层的快照，可以在60秒内完成对2TB数据量大小的数据库的备份，而且备份过程不会对数据库加锁，对应用程序几乎无影响，全天24小时均可进行备份。
复杂SQL查询加速
内置并行查询引擎，对执行时长超过1分钟的复杂分析类SQL加速效果明显。本功能需要使用额外的连接地址。
五、架构
云数据库POLARDB基于Cloud Native设计理念，其架构示意图及特点如下：
一写多读
POLARDB采用分布式集群架构，一个集群包含一个主节点和最多15个只读节点（至少一个，用于保障高可用）。主节点处理读写请求，只读节点仅处理读请求。主节点和只读节点之间采用Active-Active的Failover方式，提供数据库的高可用服务。
计算与存储分离
POLARDB采用计算与存储分离的设计理念，满足公共云计算环境下用户业务弹性扩展的刚性需求。数据库的计算节点（DB Server）仅存储元数据，而将数据文件、Redo Log等存储于远端的存储节点（Chunk Server）。各计算节点之间仅需同步Redo Log相关的元数据信息，极大降低了主节点和只读节点间的延迟，而且在主节点故障时，只读节点可以快速切换为主节点。
读写分离
读写分离是POLARDB for MySQL集群默认免费提供的一个透明、高可用、自适应的负载均衡能力。通过集群地址，SQL请求自动转发到POLARDB集群的各个节点，提供聚合、高吞吐的并发SQL处理能力。具体请参见读写分离。
高速链路互联
数据库的计算节点和存储节点之间采用高速网络互联，并通过RDMA协议进行数据传输，使I/O性能不再成为瓶颈。
RDMA是一种远端内存直接访问技术，相当于传统的socket协议软硬件架构相比较，高速，超低延时，极低的CPU使用率的RDMA主导了RDMA的高速发展。
共享分布式存储
多个计算节点共享一份数据，而不是每个计算节点都存储一份数据，极大降低了用户的存储成本。基于全新打造的分布式块设备和文件系统，存储容量可以在线平滑扩展，不会受到单机服务器配置的影响，可应对上百TB级别的数据规模。
数据多副本、Parallel-Raft协议
数据库存储节点的数据采用多副本形式，确保数据的可靠性，并通过Parallel-Raft协议保证数据的一致性。
六、18年进化
此前，POLARDB核心卖点是100%向下兼容MySQL 5.6，100TB存储容量，性能是官方MySQL的6倍，跑分超越AWS Aurora。
1、在写性能方面，再度提升近2倍，去年13万QPS，今年达到了25万QPS；POLARDB还支持多达16个节点，其聚合读性能超过1000万QPS；在相同测试流程下，POLARDB写性能比AWS Aurora快了近两倍；
2、在读写分离方面，提供了会话一致性的读写分离支持。虽然读写分写是常用技术，但通常读节点会有一定程度的延迟问题，对此，POLARDB新增了智能网关技术，用户可以在主节点上完成写，再从分节点实现读，满足了用户的读写一致性的需求。
3、SQL加速能力，通过使用MPP技术，能够让一条SQL同时在16个节点上执行，从而把一条复杂SQL的查询时间缩短了8-20倍。
4、在数据库稳定性上，POLARDB是目前全球唯一一家在生产环节大规模使用Optane技术的云服务商，3D XPoint技术能像写内存一样，从物理上消除QOS抖动，数据库跑起来写请求会更平稳。
End
不管是阿里，还是华为，都发布了自己的分布式存储，性能测试都是遥遥领先。不管是实际水平，还是带有水分。都希望国产数据库能够大放异彩。
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