TiDB是PingCAP公司设计的开源分布式NewSQL数据库。由于它兼容MySQL协议，并支持绝大多数SQL功能（比如joins，subqueries, transaction等）。业务能够直接通过MySQL connector去使用它来替换MySQL。TiDB适合场景：
- 数据量大，
MySQL复杂查询很慢。Online DDL影响业务的使用。 MySQL单机容量或者性能达到瓶颈，不想分库分表或者使用数据库中间件等对业务侵入性较大、对业务有约束的Sharding方案。- 有高并发实时写入、实时查询、实时统计分析的需求。
- 有分布式事务、多数据中心的数据
100%强一致性、auto-failover的高可用的需求。
TiDB与MySQL相比，有什么优势，让它更适合上述场景？接下来将从以下六个方面进行对比。
1.TiDB实现分布式的SQL引擎和存储
MySQL水平扩展一般是主从复制，典型的就是一主多从模式。但这种只适合读多写少的业务。碰到大写入量的业务，这种模式反而会成为瓶颈。那么就必须寻求其他的分布式方案，有以下两种思路：
- 基于修改
MySQL的分布式方案。通过MySQL的Server把InnoDB变成分布式数据库，但由于MySQL生成的执行计划是单机的，这不是一个分布式的Plan。不了解底层分布式存储，是无法选择一个最高效率的执行计划。 - 基于中间件方式的分布式方案，比如ProxySQL。做一款中间件需要考虑很多，比如通过解析
SQL解析出ShardKey，然后根据ShardKey分发请求，再合并结果。另外在中间件这层还需要维护Session并保存缓存结果。大多数方案并不支持分布式Transaction，不支持跨节点Join，无法处理复杂Plan，也不会处理Subqueries。同时业务需要维护ShardKey，不支持ORM导致业务开发效率降低。
以上MySQL的问题是由传统架构模式本身带来的，而TiDB的模式是不一样的。它在TiDB Server层实现了分布式的SQL引擎，依赖TiKV来提供分布式存储和分布式事务支持，分布式的设计也方便做水平扩展。以上MySQL分布式方案带来的问题，TiDB都能做很好的解决，这是架构本身带来的优势。
如上图所示，TiDB集群主要分为以下三个组件：
TiDB ServerTiDB Server负责接收SQL请求，处理SQL相关的逻辑，并通过PD找到存储计算所需数据的TiKV地址，与TiKV交互获取数据，最终返回结果。TiDB Server本身并不存储数据，只负责计算，可以无限水平扩展。通过负载均衡组件（如LVS、HAProxy或F5）对外提供统一的接入地址。PD ServerPlacement Driver(简称PD)是整个集群的管理模块。其主要工作有三个：一是存储集群的元信息（某个Key存储在哪个 TiKV节点）；二是对TiKV集群进行调度和负载均衡（如数据的迁移、Raft group leader成员变更等）；三是分配全局唯一且递增的事务ID（支持分布式事务）。TiKV Server
TiKV Server负责存储数据，从外部看TiKV是一个分布式的提供事务的Key-Value存储引擎。存储数据的基本单位是 Region，每个Region负责存储一个Key Range（从StartKey到EndKey的左闭右开区间）的数据，每个TiKV节点会负责多个Region。TiKV使用Raft协议做复制，保持数据的一致性和容灾。副本以Region为单位进行管理，不同节点上的多个Region构成一个Raft Group。数据在多个TiKV之间的负载均衡由PD调度，是以Region为单位进行调度。
2.TiDB金融级的高可用
MySQL的复制方式是半同步或者是异步，半同步也可以降级成异步。也就是说任何时候数据出了问题是不敢切换的，因为有可能是异步复制，有一部分数据还没有同步过来，这时候切换数据就不一致了。多数据中心的复制和数据中心的容灾，MySQL在这上面是做不好的。
而TiDB/TiKV/PD的三个组件都能容忍部分实例失效，并且不影响整个集群的可用性，支持跨中心部署。
下面分别说明这三个组件的单个实例失效后的服务状态，以及如何进行恢复。
TiDB ServerTiDB Server是无状态的，推荐至少部署两个实例。当单个实例失效时，会影响正在这个实例上进行的服务，从应用的角度看，会出现单次请求失败的情况，重新连接成功后即可继续获得服务。单个实例失效后，可以重启这个实例或者部署一个新的实例。PD ServerPD是一个集群，通过Raft协议保持数据的一致性，单个实例失效时，如果这个实例不是Raft的leader，那么服务完全不受影响；如果这个实例是Raft的leader，会重新选出新的Raft leader，自动恢复服务。PD在选举的过程中无法对外提供服务，这个时间大约是3秒钟。推荐至少部署三个PD实例，单个实例失效后，重启这个实例或者添加新的实例。TiKV ServerTiKV是一个集群，通过Raft协议保持数据的一致性（副本数量可配置，默认保存三副本），并通过PD做负载均衡调度。单个节点失效时，会影响这个节点上存储的所有Region。对于Region中的Leader结点，会中断服务，等待重新选举；对于Region中的Follower节点，不会影响服务。当某个TiKV节点失效，并且在一段时间内（默认10分钟）无法恢复，PD会将其上的数据迁移到其他的TiKV节点上。
3.TiDB存储引擎RocksDB
MySQL默认存储引擎从2010年起就一直是InnoDB，InnoDB使用B+树数据结构，这与传统的商业数据库相似。TiDB使用RocksDB作为TiKV的存储引擎。
读写性能的测试对比：
RocksDB读性能只有InnoDB-Compress性能的70%。但在高并发下，RocksDB平均响应时间表现要比InnoDB-Compress好。但与未压缩的InnoDB还是差不少。RocksDB写性能表现优异，QPS大概是InnoDB-Compress的10倍。
RocksDB优势是在于处理大型数据集，因为它可以更有效地压缩数据并且插入数据性能优秀。
6亿4千万数据导入MySQL，InnoDB未经压缩大小为160GB，InnoDB-Compress为86GB，RocksDB为62GB。TiDB更加适合大规模数据场景。数据条数少于5000w的场景下通常用不到TiDB，单机MySQL能满足的场景也不需要用到TiDB。
4.TiDB更好的解决了Online DDL问题
业务发展迅速，应用模式频繁更改是常态。相应地，数据库访问模式和Schema也随之变化。DDL是SQL的一类，主要作用是创建和更改数据的Schema信息，最常见的操作包括：加减列、更改列类型、加减索引等。5.6版本以后，MySQL内部开始支持Online DDL。但MySQL的Online DDL方案始终没有解决下面问题：MySQL主备副本之间通过Binlog同步，主的Schema变更成功后，才会写BinLog同步给备库，然后备库才开始做DDL。假设一个DDL变更需要一个小时，那么备库最多可能会延迟两倍的变更时间。若变更期间，主库发生故障，备库数据还未追平，则无法提供服务的。TiDB使用Google F1论文介绍的协议实现在线DDL。Tikv基本不感知DDL操作。对于Tikv来说，所有的操作都是PUT/GET/DELETE，所以副本间的变更也与普通DML没有差异。任何时候，只要底层raft协议能正常work，三副本高可用和强一致就能得到保证。这个方案虽然Schema变更比较麻烦，但对于Tikv存储层特别友好，不用感知DDL，共用一套机制保证高可用和强一致。不会出现类似MySQL主备延迟和主备Schema不一致问题。DDL更改也被分解成更小的转换阶段，这样它们可以防止数据损坏场景，并且系统允许单个节点一次最多支持一个DDL版本。
5.TiDB提供一站式HTAP解决方案
MySQL团队把注意力放在优化联机事务处理（OLTP）查询的性能上。也就是说，MySQL团队花费更多的时间使简单查询执行得更好，而不是使所有或复杂查询执行得更好。这种方法没有错，因为许多应用程序只使用简单的查询。TiDB设计目标在处理混合事务/分析处理（HTAP）的性能上。对于那些希望对数据进行实时分析的应用来说，这是一个主要的卖点，因为它消除了在MySQL数据库和分析数据库之间进行的批量加载。一份存储同时处理OLTP & OLAP，无需传统繁琐的ETL 过程。
6.TiDB可视化监控与告警
这一点对运维非常友好。MySQL将关键监控指标放在内存表中，获取它需要通过SQL查询，可视化与告警部分都需要额外开发。而TiDB提供Metrics接口，使用 Prometheus记录组件中各种操作的详细信息，使用Grafana进行可视化展示。无须其他开发额外，根据需要，即可配置定制化自己的监控图表和报警。
总结
在替代MySQL的场景中，TiDB与MySQL相比更加适合大数量的场景；同时也补充了MySQL的不足，比如处理Online DDL问题；在MySQL不适合的场景中，比如HTAP场景中也能发挥很好的优势。如果你想更多了解TiDB作者的初衷，参阅How do we build TiDB，Meet TiDB: An open source NewSQL database。
