1.数据库｜一文教你解决on duplicate key update引发的索引索引失效索引数据不一致问题
2.简单了解 TiDB 架构
3.TiDB VS CockroachDB
4.TiDB与MySQL的SQL差异及执行计划简析
数据库｜一文教你解决on duplicate key update引发的索引数据不一致问题
在数据库操作中，若遇到使用insert into... on duplicate key update时出现错误，源码这通常表示索引数据不一致。索引索引失效本文将深入分析此问题的源码原因、排查方法、索引索引失效问题解析、源码转发宝源码现象分析以及总结解决方案。索引索引失效
首先，源码理解错误代码。索引索引失效在事务提交时，源码系统断言失败，索引索引失效原因是源码索引和数据存在不一致。根据TiDB的索引索引失效解释，当事务尝试提交时，源码发现一个在断言中假设不存在的索引索引失效key实际上已经存在，且是由特定事务写入。该key的Multi-Version Concurrency Control（MVCC）历史被记录在日志中。
测试环境下的SQL执行结果显示，从第三条插入开始，即出现错误。初始疑惑在于为何少量数据插入便会导致索引不一致。观察发现，插入数据与索引数据在特定字段（如时间戳）存在差异，且差异指向自动更新时间戳（ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP）的设置。具体表现为，主键字段未随变更更新，秘境之森源码而索引字段更新了最新时间戳，引发索引与主键数据不一致。
问题根源在于自动更新时间戳导致的索引与主键数据不匹配。通过查阅GitHub上的相关issues，确认了这一现象的普遍性。现象一表现为在隐式事务提交下，自动更新操作导致索引更新但主键未更新，引发数据不一致。而现象二则是在显示事务提交下，批量插入最后未报错，检查时才出现错误提示。为解决此问题，可调整系统变量tidb_txn_assertion_level至最高级STRICT，以在提交阶段提示报错。值得注意的是，此变量在低版本集群原地升级时默认关闭，导致不报错，需手动调整至合适级别。
总结而言，该问题源于自动更新字段导致索引与主键数据不匹配，尤其在自动更新设置下更为常见。解决方法包括在UPDATE语句中手动指定需要更新的字段，以及改用replace into方式代替insert into... on duplicate key update，以避免更新引发的数据不一致问题。通过这些措施，华盈汇 源码可有效防止索引数据不一致错误的出现。
简单了解 TiDB 架构
深入探讨 TiDB 架构：分布式数据库的基石 在处理海量数据时，MySQL 的性能瓶颈往往源自于其数据库组件。为了解决这些问题，分布式数据库如 TiDB 应运而生，它巧妙地通过消息队列和缓存技术提升性能，而存储架构是其关键所在。本文将逐一揭示 TiDB 的核心组件和其运作原理。无状态的 TiDB Server：灵活与高效
不同于 MySQL Server 的存储数据职责，TiDB Server 是解析 SQL 的核心，它保持无状态设计，这意味着它可以轻松地横向扩展以应对高并发。它的主要职责是接收用户请求，解析 SQL 语句，并将操作转发到存储节点，实现了数据库的解耦和高效处理。分布式存储基石：TiKV
真正存储数据的力量来自于 TiKV，这是一款基于 RocksDB实现的分布式键值对存储引擎。TiKV 以类似大地图的方式管理数据，支持事务处理，确保数据的一致性和完整性。这里的键值对结构，如主键索引（如 t_r1）和非聚簇索引（如 i1），是数据高效查询的基础。索引与一致性：关键细节
索引是fast估计源码ti数据检索的加速器。二级索引如 idxAge 是非聚簇索引，允许 Age 值重复，但插入时会检查唯一性。对于唯一索引，它确保每个键值都是唯一的，避免数据冗余。 TiKV 利用 Raft 协议来维护多节点数据的一致性，通过 Leader 和 Follower 模式，即使面临单点故障，也能通过故障转移实现快速恢复。数据被分布在多个 Region（数据连续子集）上，每个 Region 有多个副本，保证高可用性。元数据管理与路由：PD 的角色
PD，即 Placement Driver，是集群的调度和元数据管理核心。它负责存储节点的路由信息，以及Raft Group的副本数量管理。在节点状态变化、存储扩展或负载均衡时，PD 会动态调整，确保数据的精准定位和高效访问。 PD 通过心跳机制监控集群状态，NameServer 和 TiKV 节点的元数据更新，都会触发 PD 的安卓memorySearch源码相应调度操作，如迁移、负载均衡等。TiKV 的状态，如 Up、Down，通过心跳数据实时反映在 PD 中，以便做出正确的决策。 总结来说，TiDB 的架构设计旨在提供高扩展性、数据一致性以及负载均衡，每个组件都在其职责范围内协同工作，共同构建了一个强大而灵活的分布式数据库解决方案。深入理解这些组件，无疑能更好地利用 TiDB 处理海量数据的挑战。TiDB VS CockroachDB
TiDB与CockroachDB作为两个知名的开源NewSQL项目，其架构、数据一致性、分布式事务、分布式SQL、水平扩展与故障恢复、部署与监控等方面都具有各自的特点。以下是对这两个项目进行详细分析与对比。TiDB架构
TiDB采用中心化设计，计算与存储分离架构，主要由PD、TiDB和TiKV三部分组成。PD负责集群元数据管理、负载均衡、故障恢复、集群伸缩和升级等，采用Raft协议实现多副本数据同步，保证高可用性。
TiDB处理SQL解析、执行计划生成与执行，以及ACID事务控制与执行，为无状态服务，具备弹性伸缩能力。TiKV作为分布式KV层，底层采用RocksDB作为本地KV存储引擎，数据按照字典序划分为多个region，利用多副本和Raft共识算法实现强一致性。
CockroachDB架构
CockroachDB采用去中心化设计，同样采用计算与存储分离架构。逻辑上分为SQL层与分布式KV层。底层使用RocksDB作为KV存储引擎，数据按照字典序划分范围（Range），并利用Raft共识算法保证范围内副本的一致性。
节点之间通过Gossip协议进行信息交换，元数据管理采用两级管理，理论上最大支持4EB的数据。
数据一致性
两者均采用Raft共识算法实现multi-raft。为解决raft算法可能导致的stale read问题，引入了region lease的概念，尽管物理上副本节点和lease holder可能不同，但所有读写由lease holder负责。为了减少lease更新网络开销，CRDB采用底层Gossip协议和绑定lease holder到Node的方法，显著减少网络开销。
CRDB采用了安全窗口机制提供一致性读服务，存在一定滞后时间，而TiDB在实时性方面略胜一筹，但仍然需要与leader进行通信确认commit index。
分布式事务
TiDB与CRDB均采用乐观事务模型，但实现方式不同。TiDB在commit阶段采用两阶段提交，而CRDB在整个事务过程中使用两阶段提交，从而在一定程度上具有悲观事务的特性。
TiDB使用Google Percolator事务模型，依赖TSO时钟实现全局时钟，但存在单点瓶颈和跨地域部署限制。CRDB采用无中心化设计，使用混合逻辑时钟（HLC），提供全局时钟范围，但存在不确定性与事务冲突风险。CRDB事务模型中，事务优先级策略可避免死锁。
分布式SQL
TiDB与CRDB在分布式SQL上实现相似，均支持计算与存储分离，并采用计算下推逻辑。CRDB列式存储（可退化为行存），而TiDB为行存（TiSpark列式存储）。计算下推逻辑在CRDB实现上更具优势，得益于其无中心化架构。
水平扩展与故障恢复
两者均依赖自身共享无中心化架构实现水平扩展，易于复制小分片并利用Raft协议和快照技术实现扩展。故障恢复涉及range group迁移和节点下线处理。
在三副本配置下，集群规模较大时，需要考虑潜在的安全风险，应进行集群备份。
备份与恢复
备份支持逻辑与物理两种方式。物理备份速度快，逻辑备份耗时长且易丢失数据。结合实时日志进行恢复，TiDB有binlog机制，CRDB提供CDC，需配合开发工具实现。
部署与监控
TiDB与CRDB部署相对简便，CRDB的无中心化架构部署更简单。TiDB不再依赖etcd集群部署，CRDB支持K8S容器化部署，两者监控系统全面。
最佳实践
建议使用UUID替换自增ID，采用批量提交减少事务开销，集群预热改善初始性能体验，谨慎执行DDL操作，合理设计索引和查询语句，容器化部署以平衡资源使用，避免超大事务，根据业务定制优化，重视乐观事务，处理写偏序/事务冲突问题，RocksDB调优与MVCC GC策略，以及考虑自增ID维护与历史版本管理。
TiDB与MySQL的SQL差异及执行计划简析
TiDB与MySQL在SQL开发和调优方面存在差异，本文将探讨这些差异以及TiDB的执行计划分析。通过实例，我们学习如何在迁移和优化过程中做好准备。 二、SQL语法与优化 1. 建表SQL: TiDB与MySQL在语法上可能有细微差别，建议在迁移前检查并调整以确保兼容性，同时关注TiDB的建表语句优化技巧。 2. 查询SQL: 查询语法差异主要涉及函数使用、连接操作等，理解并优化JOIN操作的顺序和使用索引对于性能至关重要。 三、执行计划差异与优化 TiDB的执行计划分析关键在于理解每个算子的作用，例如选择性能高效的算子类型（如TableRangeScan优于TableFullScan），并确保表分析数据完整。增加tiflash模块可以提升查询性能。 四、实际案例分析 在SQL1中，IndexLookUp算子显示了TiDB如何利用索引进行高效查询。SQL2的优化前后对比，TiDB通过改变JOIN顺序，将limit操作下推，显著减少了数据回表，提高性能。 五、小结 通过本文，开发者可以更好地理解和适应TiDB的SQL特性，以及优化执行计划，为数据库迁移和性能调优提供依据。记住，理解执行计划是SQL优化的关键，结合实际业务场景，可以有效提升数据库性能。
