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|---|---|
TiDB 路线图 |
Roadmap |
- 优化器
- 重构 Ranger
- 代价模型优化
- Cascades model planner
- Join Reorder
- 统计信息
- 基于 Query Feedback 动态更新统计信息
- 自动 Analyze
- 提升 Row Count 估算精度
- 执行引擎
- 下推 Projection 到 Coprocessor
- 优化 HashJoin 算子执行速度
- 算子并行化
- 并行 Projection
- 并行聚合
- 并行 Sort
- Compact Row Format，节省内存占用
- File Sort
- View
- 窗口函数
- Common Table Expression
- 分区表
- Range 分区
- Hash 分区
- 聚簇索引
- 新的 storage row format
- Query Tracing
- DDL 改进
- Add Index 加速
- 并行 DDL
- 支持锁表
- 支持改变 column 类型
- 支持修改主键
- 支持一条语句中多个 DDL 操作
- 支持
utf8_general_cicollation
- Raft
- Region Merge - 合并小的 Region 以减少开销
- Local Read Thread - 把读请求放在一个单独的线程处理
- 批量 Region Split - 加速大的 Region 的分裂
- Raft Learner - 支持 Raft learner 使得成员变更过程更加平滑
- Raft Pre-voter - 支持 Raft Pre-vote 避免网络隔离带来不必要的选举
- Joint Consensus - 安全地进行多个成员变更
- 多线程 Raftstore - 在多个线程处理不同 Region 的 Raft 逻辑
- 多线程 Apply Pool - 在多个线程执行不同 Region 已经提交了的命令
- Engine
- Titan - 把大的 key-values 从 LSM-Tree 中分离出来
- 可拔插的 Engine 接口 - 简化接口逻辑并且提供可扩展性
- Storage
- 在 scheduler 里做流控提前避免 write stall
- Transaction
- 优化事务冲突
- 分布式 GC - 把 MVCC 垃圾回收的逻辑分布到 TiKV 控制
- Coprocessor
- Streaming - 把大的数据集切成小块返回以减少内存消耗
- Chunk Execution - 按 chunk 的方式来处理数据以提高性能
- 请求跟踪 - 提供单个请求执行的详细信息
- Tools
- TiKV Importer - 通过直接导入 SST 文件的方式加速数据导入
- Client
- 提供 Rust 版本的 TiKV client
- gRPC 消息批量化 - 减少消息交互的开销
- Namespace 完善
- 不同 Namespace 或者 Table 配置不同的副本策略
- Table Region 分散调度
- 调度支持优先级，更加可控
- 使用机器学习优化调度
- 优化 Region 元信息存储 - 把元信息存储在一个独立的存储引擎里
- Limit/Order 下推
- DAG 接口接入（废除 Select 接口）
- Index Join 和并行 merge join
- Data Federation（桥接其他数据源，最好能和社区同步，这个接进来可以比较好扩展 Usecase，如果再做一个 InputFormat 适配就可以接 Hive 和 Presto 这些 Hadoop 上的数仓）
- 集群部署工具
- 高性能数据导入工具
- 集群备份和恢复工具 (包括全量+增量备份)
- 数据在线迁移工具 (Syncer 升级版)
- 集群诊断和分析工具