TiDB 简介
TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库，是一款同时支持在线事务处理与在线分析处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP）的融合型分布式数据库产品，具备水平扩容或者缩容、金融级高可用、实时 HTAP、云原生的分布式数据库、兼容 MySQL 5.7 协议和 MySQL 生态等重要特性。目标是为用户提供一站式 OLTP (Online Transactional Processing)、OLAP (Online Analytical Processing)、HTAP 解决方案。TiDB 适合高可用、强一致要求较高、数据规模较大等各种应用场景。

五大核心特性
一键水平扩容或者缩容

得益于 TiDB 存储计算分离的架构的设计，可按需对计算、存储分别进行在线扩容或者缩容，扩容或者缩容过程中对应用运维人员透明。

金融级高可用

数据采用多副本存储，数据副本通过 Multi-Raft 协议同步事务日志，多数派写入成功事务才能提交，确保数据强一致性且少数副本发生故障时不影响数据的可用性。可按需配置副本地理位置、副本数量等策略满足不同容灾级别的要求。

实时 HTAP

提供行存储引擎 TiKV、列存储引擎 TiFlash 两款存储引擎，TiFlash 通过 Multi-Raft Learner 协议实时从 TiKV 复制数据，确保行存储引擎 TiKV 和列存储引擎 TiFlash 之间的数据强一致。TiKV、TiFlash 可按需部署在不同的机器，解决 HTAP 资源隔离的问题。

云原生的分布式数据库

专为云而设计的分布式数据库，通过 TiDB Operator 可在公有云、私有云、混合云中实现部署工具化、自动化。

兼容 MySQL 5.7 协议和 MySQL 生态

兼容 MySQL 5.7 协议、MySQL 常用的功能、MySQL 生态，应用无需或者修改少量代码即可从 MySQL 迁移到 TiDB。提供丰富的数据迁移工具帮助应用便捷完成数据迁移。

四大核心应用场景
对数据一致性及高可靠、系统高可用、可扩展性、容灾要求较高的金融行业属性的场景

众所周知，金融行业对数据一致性及高可靠、系统高可用、可扩展性、容灾要求较高。传统的解决方案是同城两个机房提供服务、异地一个机房提供数据容灾能力但不提供服务，此解决方案存在以下缺点：资源利用率低、维护成本高、RTO (Recovery Time Objective) 及 RPO (Recovery Point Objective) 无法真实达到企业所期望的值。TiDB 采用多副本 + Multi-Raft 协议的方式将数据调度到不同的机房、机架、机器，当部分机器出现故障时系统可自动进行切换，确保系统的 RTO <= 30s 及 RPO = 0 。

对存储容量、可扩展性、并发要求较高的海量数据及高并发的 OLTP 场景

随着业务的高速发展，数据呈现爆炸性的增长，传统的单机数据库无法满足因数据爆炸性的增长对数据库的容量要求，可行方案是采用分库分表的中间件产品或者 NewSQL 数据库替代、采用高端的存储设备等，其中性价比最大的是 NewSQL 数据库，例如：TiDB。TiDB 采用计算、存储分离的架构，可对计算、存储分别进行扩容和缩容，计算最大支持 512 节点，每个节点最大支持 1000 并发，集群容量最大支持 PB 级别。

Real-time HTAP 场景

随着 5G、物联网、人工智能的高速发展，企业所生产的数据会越来越多，其规模可能达到数百 TB 甚至 PB 级别，传统的解决方案是通过 OLTP 型数据库处理在线联机交易业务，通过 ETL 工具将数据同步到 OLAP 型数据库进行数据分析，这种处理方案存在存储成本高、实时性差等多方面的问题。TiDB 在 4.0 版本中引入列存储引擎 TiFlash 结合行存储引擎 TiKV 构建真正的 HTAP 数据库，在增加少量存储成本的情况下，可以同一个系统中做联机交易处理、实时数据分析，极大地节省企业的成本。

数据汇聚、二次加工处理的场景

当前绝大部分企业的业务数据都分散在不同的系统中，没有一个统一的汇总，随着业务的发展，企业的决策层需要了解整个公司的业务状况以便及时做出决策，故需要将分散在各个系统的数据汇聚在同一个系统并进行二次加工处理生成 T+0 或 T+1 的报表。传统常见的解决方案是采用 ETL + Hadoop 来完成，但 Hadoop 体系太复杂，运维、存储成本太高无法满足用户的需求。与 Hadoop 相比，TiDB 就简单得多，业务通过 ETL 工具或者 TiDB 的同步工具将数据同步到 TiDB，在 TiDB 中可通过 SQL 直接生成报表。

数据库行业全景图

在数据量很少的时候（百GB），传统的数据库如SQL Server、Oracel、DB2等可以cover大多数场景对数据管理的要求。
随着移动互联网的普及，企业数据中来自移动互联网类的应用数据呈爆炸式增长，各家都把数据当做“金矿”来看待。随着对数据各种维度的“挖矿”行动的展看，传统数据库无论是在处理能力，多样化需求响应度方面都赶不上用户的需求了。因此，从2007年（移动互联网元年）开始，数据库行业呈现百花齐放的发展势头，各类数据库产品层出不穷。其中最流行的包括Hadoop体系的非关系型数据库产品和MPP架构类的关系型数据库（注1）产品。

围绕各种细分场景，有大量的数据库产品产生，以下我们引用"451Group"分析报告中对数据库的分类，来对数据库做一个分类。

按数据模型分类，数据库分为关系型数据库（SQL）和非关系型数据库（NoSQL）；
按业务负载特征，关系型数据库又可分为OLTP数据库（交易型）和OLAP数据库（分析型）；
集群（Cluster）、并行（MPP）、分布式（Distribute ）等概念是从系统架构角度的分类描述；
内存数据库（满足实时性要求）、磁盘数据库是从存储介质角度的分类描述，

华为DWS数据仓库服务和FusionInsight LibrA是一款企业级数据仓库产品，提供云上、云下两种形态。采用MPP架构的数据库集群，同时内置分布式SQL引擎，也是一款关系型数据库。

注1：关系数据库，是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。现实世界中的各种实体以及实体之间的各种联系均用关系模型来表示。关系模型是由埃德加·科德于1970年首先提出的，并配合“科德十二定律”。现如今虽然对此模型有一些批评意见，但它还是数据存储的传统标准。标准数据查询语言SQL就是一种基于关系数据库的语言，这种语言执行对关系数据库中数据的检索和操作。 关系模型由关系数据结构、关系操作集合、关系完整性约束三部分组成。