Capacités de traitement des transactions de TiDB par rapport à MySQL

Les capacités de traitement des transactions de TiDB par rapport à MySQL

Avec la croissance continue du volume de données et des besoins des entreprises, les capacités de traitement des transactions des bases de données sont devenues au centre des préoccupations des entreprises et des développeurs. En tant que système de gestion de bases de données relationnelles classique, MySQL dispose de solutions relativement matures en matière de traitement des transactions. Cependant, à mesure que la taille des données augmente et que l'accès simultané augmente, MySQL peut rencontrer des goulots d'étranglement en termes de performances dans certains scénarios. TiDB est une base de données distribuée qui surmonte certaines des limitations rencontrées par MySQL et améliore considérablement les capacités de traitement des transactions.

TiDB est une base de données distribuée open source, basée sur la conception architecturale de Google Spanner, utilisant des capacités de transaction distribuées et offrant une bonne évolutivité horizontale. Contrairement aux bases de données relationnelles autonomes traditionnelles, TiDB divise les données en plusieurs régions et utilise le protocole Raft pour garantir la cohérence et la haute disponibilité des données. Cette conception architecturale permet à TiDB de prendre en charge le stockage de données à grande échelle et des opérations de lecture et d'écriture hautement concurrentes.

Les capacités de traitement des transactions de TiDB se reflètent principalement dans les aspects suivants :

1. Prise en charge des transactions distribuées

TiDB garantit la cohérence des transactions distribuées en introduisant le protocole Two-Phase Commit (2PC). 2PC est un protocole de transaction distribué classique Lors de l'exécution d'une transaction, TiDB coordonne tous les participants et garantit que la validation ou l'annulation de la transaction est cohérente entre tous les participants. Cela garantit une forte cohérence et atomicité des transactions.

Ce qui suit est un exemple de code pour utiliser TiDB pour les opérations de transaction distribuées :

try {
    Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://tidb-server:4000/mydb", "username", "password");
    conn.setAutoCommit(false);

    PreparedStatement stmt1 = conn.prepareStatement("UPDATE table1 SET column1 = ? WHERE id = ?");
    stmt1.setString(1, "value1");
    stmt1.setInt(2, 1);
    stmt1.executeUpdate();

    PreparedStatement stmt2 = conn.prepareStatement("UPDATE table2 SET column2 = ? WHERE id = ?");
    stmt2.setString(1, "value2");
    stmt2.setInt(2, 1);
    stmt2.executeUpdate();

    conn.commit();
} catch (SQLException e) {
    // 处理异常并回滚事务
    conn.rollback();
} finally {
    // 关闭连接等资源
    conn.close();
}

Dans l'exemple ci-dessus, nous pouvons voir que la transaction est activée en définissant conn.setAutoCommit(false), et dans la transaction Après l'exécution, appelez la méthode conn.commit() pour valider la transaction. Si une exception se produit lors de l'exécution de la transaction, nous pouvons annuler la transaction via la méthode conn.rollback(). conn.setAutoCommit(false)来开启事务，并在事务执行结束后调用conn.commit()方法来提交事务。如果在事务执行过程中发生了异常，我们可以通过conn.rollback()方法来回滚事务。

2. 并发事务处理

TiDB采用了乐观并发控制（Optimistic Concurrency Control，简称OCC）算法来解决并发事务冲突的问题。OCC通过将事务的读写操作都转换为对不可变数据的读操作，并在提交事务时检查数据的版本号是否发生了变化。如果版本号发生了变化，则说明当前事务读取的数据已经被其他事务修改过了，当前事务需要进行回滚。

以下是一个使用TiDB进行并发事务处理的示例代码：

Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://tidb-server:4000/mydb", "username", "password");
Statement stmt = conn.createStatement();

try {
    // 开始事务
    stmt.execute("BEGIN");

    // 查询数据并更新
    ResultSet resultSet = stmt.executeQuery("SELECT * FROM table1 WHERE id = 1 FOR UPDATE");
    if (resultSet.next()) {
        int value = resultSet.getInt("column1") + 1;
        stmt.executeUpdate("UPDATE table1 SET column1 = " + value + " WHERE id = 1");
    }

    // 提交事务
    stmt.execute("COMMIT");
} catch (SQLException e) {
    // 处理异常并回滚事务
    stmt.execute("ROLLBACK");
} finally {
    // 关闭连接等资源
    stmt.close();
    conn.close();
}

在上述示例中，我们使用了FOR UPDATE

Traitement des transactions simultanées
3. TiDB utilise l'algorithme Optimistic Concurrency Control (OCC) pour résoudre le problème des conflits de transactions simultanées. OCC convertit les opérations de lecture et d'écriture de transaction en opérations de lecture sur des données immuables et vérifie si le numéro de version des données a changé lors de la soumission de la transaction. Si le numéro de version change, cela signifie que les données lues par la transaction en cours ont été modifiées par d'autres transactions et que la transaction en cours doit être annulée.

Ce qui suit est un exemple de code pour le traitement simultané des transactions à l'aide de TiDB :

rrreee

Dans l'exemple ci-dessus, nous avons utilisé FOR UPDATE pour verrouiller les données interrogées et vérifier les données avant de valider la transaction. La version le numéro a changé, si c'est le cas, annulez la transaction.

🎜🎜Évolutivité et haute disponibilité🎜🎜🎜Étant donné que TiDB adopte une architecture distribuée, des nœuds peuvent être ajoutés en fonction des besoins réels pour répondre aux exigences d'évolutivité. Lorsque la pression de lecture et d'écriture sur le système augmente, les performances du système et les capacités de traitement simultané peuvent être facilement améliorées grâce à une expansion horizontale. Dans le même temps, TiDB prend également en charge le partitionnement automatique et l'équilibrage de charge, qui peuvent automatiquement diviser les données en plusieurs régions et s'ajuster dynamiquement en fonction des conditions de charge pour garantir une haute disponibilité et la stabilité du système. 🎜🎜Pour résumer, par rapport à MySQL, TiDB a considérablement amélioré ses capacités de traitement des transactions. Grâce à des fonctionnalités telles que la prise en charge des transactions distribuées, le traitement des transactions simultanées et la haute disponibilité évolutive, TiDB peut répondre aux besoins de traitement de données à grande échelle et hautement simultanés et est devenu le premier choix des entreprises et des développeurs. 🎜

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