作者：陳維，轉轉優品技術部 RD。
開篇
世界級的開源分散式資料庫 TiDB 自 2016 年 12 月正式釋出第一個版本以來，業內諸多公司逐步引入使用，並取得廣泛認可。
對於網際網路公司，資料儲存的重要性不言而喻。在 NewSQL 資料庫出現之前，一般採用單機資料庫（比如 MySQL）作為儲存，隨著資料量的增加，“分庫分表”是早晚面臨的問題，即使有諸如 MyCat、ShardingJDBC 等優秀的中介軟體，“分庫分表”還是給 RD 和 DBA 帶來較高的成本；NewSQL 資料庫出現後，由於它不僅有 NoSQL 對海量資料的管理儲存能力、還支援傳統關聯式資料庫的 ACID 和 SQL，所以對業務開發來說，儲存問題已經變得更加簡單友好，進而可以更專注於業務本身。而 TiDB，正是 NewSQL 的一個傑出代表！
站在業務開發的視角，TiDB 最吸引人的幾大特性是：
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支援 MySQL 協議（開發接入成本低）；
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100% 支援事務（資料一致性實現簡單、可靠）；
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無限水平擴充（不必考慮分庫分表）。
基於這幾大特性，TiDB 在業務開發中是值得推廣和實踐的，但是，它畢竟不是傳統的關係型資料庫，以致我們對關係型資料庫的一些使用經驗和積累，在 TiDB 中是存在差異的，現主要闡述“事務”和“查詢”兩方面的差異。
TiDB 事務和 MySQL 事務的差異
MySQL 事務和 TiDB 事務對比
在 TiDB 中執行的事務 b，返回影響條數是 1（認為已經修改成功），但是提交後查詢，status 卻不是事務 b 修改的值，而是事務 a 修改的值。
可見，MySQL 事務和 TiDB 事務存在這樣的差異：
MySQL 事務中，可以通過影響條數，作為寫入（或修改）是否成功的依據；而在 TiDB 中，這卻是不可行的！
作為開發者我們需要考慮下面的問題：
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同步 RPC 呼叫中，如果需要嚴格依賴影響條數以確認返回值，那將如何是好？
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多表操作中，如果需要嚴格依賴某個主表資料更新結果，作為是否更新（或寫入）其他表的判斷依據，那又將如何是好？
原因分析及解決方案
對於 MySQL，當更新某條記錄時，會先獲取該記錄對應的行級鎖（排他鎖），獲取成功則進行後續的事務操作，獲取失敗則阻塞等待。
對於 TiDB，使用 Percolator 事務模型：可以理解為樂觀鎖實現，事務開啟、事務中都不會加鎖，而是在提交時才加鎖。參見 這篇文章（TiDB 事務演算法）。
其簡要流程如下：
在事務提交的 PreWrite 階段，當“鎖檢查”失敗時：如果開啟衝突重試，事務提交將會進行重試；如果未開啟衝突重試，將會丟擲寫入衝突異常。
可見，對於 MySQL，由於在寫入操作時加上了排他鎖，變相將並行事務從邏輯上序列化；而對於 TiDB，屬於樂觀鎖模型，在事務提交時才加鎖，並使用事務開啟時獲取的“全域性時間戳”作為“鎖檢查”的依據。
所以，在業務層面避免 TiDB 事務差異的本質在於避免鎖衝突，即，當前事務執行時，不產生別的事務時間戳（無其他事務並行）。處理方式為事務序列化。
TiDB 事務序列化
在業務層，可以藉助分散式鎖，實現序列化處理，如下：
基於 Spring 和分散式鎖的事務管理器擴充
在 Spring 生態下，spring-tx 中定義了統一的事務管理器介面：PlatformTransactionManager，其中有獲取事務（getTransaction）、提交（commit）、回滾（rollback）三個基本方法；使用裝飾器模式，事務序列化元件可做如下設計：
其中，關鍵點有：
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超時時間：為避免死鎖，鎖必須有超時時間；為避免鎖超時導致事務並行，事務必須有超時時間，而且鎖超時時間必須大於事務超時時間（時間差最好在秒級）。
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加鎖時機：TiDB 中“鎖檢查”的依據是事務開啟時獲取的“全域性時間戳”，所以加鎖時機必須在事務開啟前。
事務模板介面設計
隱藏複雜的事務重寫邏輯，暴露簡單友好的 API：
TiDB 查詢和 MySQL 的差異
在 TiDB 使用過程中，偶爾會有這樣的情況，某幾個欄位建立了索引，但是查詢過程還是很慢，甚至不經過索引檢索。
索引混淆型（舉例）
表結構：
CREATE TABLE `t_test` (
`id` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '主鍵id',
`a` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'a',
`b` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'b',
`c` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'c',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_a_b` (`a`,`b`),
KEY `idx_c` (`c`)
) ENGINE=InnoDB;
複製程式碼查詢：如果需要查詢 (a=1 且 b=1）或 c=2 的資料，在 MySQL 中，sql 可以寫為：SELECT id from t_test where (a=1 and b=1) or (c=2);，MySQL 做查詢優化時，會檢索到 idx_a_b 和 idx_c 兩個索引；但是在 TiDB（v2.0.8-9）中，這個 sql 會成為一個慢 SQL，需要改寫為：
SELECT id from t_test where (a=1 and b=1) UNION SELECT id from t_test where (c=2);
複製程式碼小結：導致該問題的原因，可以理解為 TiDB 的 sql 解析還有優化空間。
冷熱資料型（舉例）
表結構：
CREATE TABLE `t_job_record` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵id',
`job_code` varchar(255) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '任務code',
`record_id` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '記錄id',
`status` tinyint(3) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '執行狀態:0 待處理',
`execute_time` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '執行時間（毫秒）',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_status_execute_time` (`status`,`execute_time`),
KEY `idx_record_id` (`record_id`)
) ENGINE=InnoDB COMMENT='非同步任務job'
複製程式碼資料說明：
a. 冷資料，status=1 的資料（已經處理過的資料）；
b. 熱資料，status=0 並且 execute_time<= 當前時間 的資料。
慢查詢：對於熱資料，資料量一般不大，但是查詢頻度很高，假設當前（毫秒級）時間為：1546361579646，則在 MySQL 中，查詢 sql 為：
SELECT * FROM t_job_record where status=0 and execute_time<= 1546361579646
複製程式碼這個在 MySQL 中很高效的查詢，在 TiDB 中雖然也可從索引檢索，但其耗時卻不盡人意（百萬級資料量，耗時百毫秒級）。
原因分析：在 TiDB 中，底層索引結構為 LSM-Tree，如下圖：
當從記憶體級的 C0 層查詢不到資料時，會逐層掃描硬碟中各層；且 merge 操作為非同步操作，索引資料更新會存在一定的延遲，可能存在無效索引。由於逐層掃描和非同步 merge，使得查詢效率較低。
優化方式：儘可能縮小過濾範圍，比如結合非同步 job 獲取記錄頻率，在保證不遺漏資料的前提下，合理設定 execute_time 篩選區間，例如 1 小時，sql 改寫為：
SELECT * FROM t_job_record where status=0 and execute_time>1546357979646 and execute_time<= 1546361579646
複製程式碼優化效果：耗時 10 毫秒級別（以下）。
關於查詢的啟發
在基於 TiDB 的業務開發中，先摒棄傳統關係型資料庫帶來的對 sql 先入為主的理解或經驗，謹慎設計每一個 sql，如 DBA 所提倡：設計 sql 時務必關注執行計劃，必要時請教 DBA。
和 MySQL 相比，TiDB 的底層儲存和結構決定了其特殊性和差異性；但是，TiDB 支援 MySQL 協議，它們也存在一些共同之處，比如在 TiDB 中使用“預編譯”和“批處理”，同樣可以獲得一定的效能提升。
服務端預編譯
在 MySQL 中，可以使用 PREPARE stmt_name FROM preparable_stm 對 sql 語句進行預編譯，然後使用 EXECUTE stmt_name [USING @var_name [, @var_name] ...] 執行預編譯語句。如此，同一 sql 的多次操作，可以獲得比常規 sql 更高的效能。
mysql-jdbc 原始碼中，實現了標準的 Statement 和 PreparedStatement 的同時，還有一個ServerPreparedStatement 實現，ServerPreparedStatement 屬於PreparedStatement的擴充，三者對比如下：
容易發現，PreparedStatement 和 Statement 的區別主要區別在於引數處理，而對於傳送資料包，呼叫服務端的處理邏輯是一樣（或類似）的；經測試，二者速度相當。其實，PreparedStatement 並不是服務端預處理的；ServerPreparedStatement 才是真正的服務端預處理，速度也較 PreparedStatement 快；其使用場景一般是：頻繁的資料庫訪問，sql 數量有限（有快取淘汰策略，使用不宜會導致兩次 IO）。
批處理
對於多條資料寫入，常用 sql 為 insert … values (…),(…)；而對於多條資料更新，亦可以使用 update … case … when… then… end 來減少 IO 次數。但它們都有一個特點，資料條數越多，sql 越加複雜，sql 解析成本也更高，耗時增長可能高於線性增長。而批處理，可以複用一條簡單 sql，實現批量資料的寫入或更新，為系統帶來更低、更穩定的耗時。
對於批處理，作為客戶端，java.sql.Statement 主要定義了兩個介面方法，addBatch 和 executeBatch 來支援批處理。
批處理的簡要流程說明如下：
經業務中實踐，使用批處理方式的寫入（或更新），比常規 insert … values(…),(…)（或 update … case … when… then… end）效能更穩定，耗時也更低。
