河源紫金江伟平首富，年轻有为？

PingCAP成立于2015年，是一家企业级开源分布式数据库厂商，提供包括开源分布式数据库产品、解决方案与咨询、技术支持与培训认证服务。其主要产品——分布式关系型数据库TiDB——具备「分布式强一致性事务、在线弹性水平扩展、故障自恢复的高可用、跨数据中心多活」等特点。云原生和开源是PingCAP身上的两大最显著标签。云原生是指软件应用的运行不再基于本地服务器，而是在设计应用时就以云环境为考虑，以利用云服务的灵活、弹性和分布式优势；开源，即开放源代码，代码创作者在遵循相关开源协议的基础上，将自己开发的软件源代码向全世界公开，允许其他开发者进行自主学习、测试、修改、二次开发和传播等，以协同方式改善软件产品的质量和优化软件功能等。今年3月，开源首次正式被列入了十四五规划发展纲要，这一原本局限于极客圈的词汇写入了国家未来经济社会发展的主要目标和重大任务，“支持数字技术开源社区等创新联合体发展，完善开源知识产权和法律体系，鼓励企业开放软件源代码，硬件设计与应用服务”。以上内容参考：百度百科-PingCAP

能。PingCAP成立于2015年，是一家企业级开源分布式数据库厂商，提供包括开源分布式数据库产品、解决方案与咨询、技术支持与培训认证服务。上市指企业通过证券交易所首次公开向投资者增发股票，以期募集用于企业发展资金的过程。截止到2022年9月19日，pingcap已经开起了第一轮融资，能够上市，开始发行股票。

不是靠融资活着。PingCAP在产品研发前两年也没有营收，但是在开启商业化后，PingCAP已经有过百家付费客户，营收增速平均保持在 300%。PingCAP告诉36氪，低获客成本、高留存、高增购、比传统软件公司强大的销售效率以及产品化迭代的加速度，是PingCAP保持高速增长的重要原因。大多数商业开源软件的商业化途径是：首先提供免费版本软件，后期再对高级功能或服务收费。源代码可供所有人查看和使用，因此许多潜在客户的开发人员也会基于开源产品做项目，使核心产品更有用、更有价值。这也是开源模式最大的优势，也因此在被采用时遇到的阻力很小。 但其难点也很明显：开源软件可能需要数年时间才能开发成功；开源软件口碑比传统的市场营销手段重要，因此，收集关于迭代产品的反馈需要花费一定时间；开源用户和付费用户之间的鸿沟非常大，毕竟从“向所有人开放的免费协作项目”到“只向付费用户开放的商业产品”并不容易。因此，开源软件获取商业客户信任的最佳方式是完全透明，提前规划功能，并在社区探讨。总结而言，就是借力“开源社区”，做到开源项目和社区的高度匹配。那么开源商业化，在付费意愿更低、数字化意识尚处于初期的中国是如何实现的？与国外模式对比，PingCAP也具备基于开源社区进行传播，和明确付费、免费功能的两大优势。 首先，PingCAP 基于开源社区，可以实现一传十、十传百的获客。开源天然有着与toC一样的的病毒式传播能力，在工程师社区里，用得不爽的工程师会反馈并提供解决方式；产品质量越好，推广人越多，问题解决越快，正向循环就越快。这比传统软件通过销售挨家挨户的敲门方式相比，效率高出太多。再来看PingCAP是如何明确免费功能和付费功能的。与红帽等第一代开源软件以支持服务为主的商业模式不同，PingCAP属于三代产品，除了服务、Hybrid-Licensing的同时，也可以按照SaaS模式付费。软件获客方式流程分为几步：听说-研究-测试-上线-维护，开源就是漏斗的源头。 拓展资料简介PingCAP是全球分布式关系型数据库厂商，成立于2015年，总部设在北京。2021年7月，PingCAP完成估值30亿美元的新一轮融资。本轮融资由红杉中国领投、新加坡政府投资公司跟投，一起跟投的还有部分老股东——五源资本、GGV纪源资本、贝塔斯曼亚洲基金。PingCAP是全球分布式关系型数据库厂商，致力于前沿基础设施领域的技术创新实现。核心技术团队囊括业内全球众多顶级程序员，Codis、SenseiDB等知名开源软件的作者均在其中。PingCAP核心产品TiDB致力于解决数据库领域一直以来存在的关系型数据库水平扩展的世界级难题，是全球范围内该领域目前极有核心技术竞争力的产品。在硅谷，引领世界技术潮流的基础软件几乎都是以开源为战略，众多的企业选择开源技术栈打造自身的核心业务，PingCAP从成立第一天开始就坚定的走开源的道路，致力于成为世界顶级的基础软件公司。

传达公司一直以来致力于实现高性能、高可靠性和高扩展性的分布式数据库系统的愿景和使命。平凯星辰是一家中国顶级的分布式数据库技术公司，创始人们选择"PingCAP"作为公司名称的原因是，"Ping"代表着平衡、稳定的意思，"CAP"代表着计算机科学中常用的分布式理论中的CAP定理（或Brewer定理），指出在分布式系统中，三个单一特性之间只能同时满足两个，他们认为这个理论在分布式系统技术的发展中具有重要的意义。因此，PingCAP的名称旨在传达公司一直以来致力于实现高性能、高可靠性和高扩展性的分布式数据库系统的愿景和使命，同时也代表着公司在技术和产品方面的独特性和创新性。

PingCAP。1、在人气排行榜中，PingCAP人气排名第68。字节跳动人气排名第108，所以PingCAP值得去。2、PingCAP的工资待遇高，排名第70位，字节跳动的工资排名在377位。PingCAP，成立于2015年，是一家企业级开源分布式数据库厂商，提供包括开源分布式数据库产品、解决方案与咨询、技术支持与培训认证服务。其主要产品——分布式关系型数据库TiDB。

两次。 面试，是测查和评价人员能力素质的一种考试活动。面试是一种经过组织者精心设计，在特定场景下，以考官对考生的面对面交谈与观察为主要手段，由表及里测评考生的知识、能力、经验等有关素质的一种考试活动。一般分为初试和复试。PingCAP是全球分布式关系型数据库厂商，成立于2015年，总部设在北京。2021年7月，PingCAP完成估值30亿美元的新一轮融资。本轮融资由红杉中国领投、新加坡政府投资公司跟投，一起跟投的还有部分老股东五源资本、GGV纪源资本、贝塔斯曼亚洲基金。

字节跳动。查询了解到PingCAP，是一家企业级开源分布式数据库厂商，提供包括开源分布式数据库产品，解决方案与咨询，技术支持与培训认证服务。字节跳动有限公司，抖音集团成员，位于香港特别行政区，是一家以从事无法归类的组织机构为主的企业。1、PingCAP人气排名第68，字节跳动人气排名第1。2、PingCAP行业排名第68。字节跳动行业排名第1。

字节值得。1、工资待遇方面。pingcap是成立于2015年，是一家企业级开源分布式数据库厂商，其员工的平均月薪为3500元，而字节跳动是成立于2012年的公司，其员工的平均月薪为4000元，相较而言字节跳动待遇更好，更值得去。2、工作环境方面。pingcap公司与字节跳动的工作多为室内工作，但字节跳动公司为员工专门设有休息室，相较而言字节跳动更值得去。

能上市。PingCAP是一家企业级开源分布式数据库厂商。公司成立于2015年，有着雄厚的技术储备，是能上市的，市场知名度到达了30%，公司可以提供包括开源分布式数据库产品，被称为开源独角兽。

字节。1、不加班。字节跳动是将人工智能应用于移动互联网场景的科技企业，主营技术开发和技术推广，公司的业务在8个小时就能完成不会加班。PingCAP是一家企业级开源分布式数据库厂商，主营开源分布式数据库产品、技术支持与培训认证服务，工作任务多，有时会加班。2、待遇好。字节的月薪为基本工资加餐补加住宿补贴加加班费为10000元，待遇更好。而pingcap的月薪为8000元。

是字节。八位二进制数是一个字节，16个英文字符就是16个字节。内存和外存都是以字节作为存储容量的基本单位，并以2的十次幂作为进位，单位有KB、MB、GB、TB等，1KB等于1024B，1MB等于1024KB，1GB等于1024MB，1TB等于1024GB。

pingcap期权值钱。根据查询相关信息显示，PingCAP在开启商业化后，PingCAP已经有过百家付费客户，营收增速平均保持在300%，而且PingCAP估值高达30亿美元，所以pingcap期权值钱。

字节。 PingCAP人气排名第68，字节跳动人气排名第1，PingCAP行业排名第68，字节跳动行业排名第1，PingCAP工资排名第65，字节跳动工资排名第509，所以说字节更值得去。

北京平凯星辰科技发展有限公司联系方式：公司电话010-53326356，公司邮箱mengziping@pingcap.com，该公司在爱企查共有5条联系方式，其中有电话号码1条。公司介绍：北京平凯星辰科技发展有限公司是2015-08-03在北京市海淀区成立的责任有限公司，注册地址位于北京市海淀区西小口路66号16幢4层413室。北京平凯星辰科技发展有限公司法定代表人刘奇，注册资本15,000万(美元)，目前处于开业状态。通过爱企查查看北京平凯星辰科技发展有限公司更多经营信息和资讯。

近日，由国际权威 财经 杂志《亚洲银行家》主办的“ 2020 中国未来金融峰会”在深圳举行。北京银行和平凯星辰凭借双方在金融 科技 领域上的技术创新与卓越成效，携手荣获得 2020 年度亚洲银行家“中国最佳核心银行技术实施”大奖。 左二：PingCAP 联合创始人、CTO 黄东旭 左三：北京银行分布式核心负责人韩羽楠 北京银行软件开发部副总经理宗勇涛表示：“非常感谢《亚洲银行家》对北京银行分布式核心系统项目的专业认可，这是我们与 PingCAP 在分布式核心系统实施项目上的共同努力。北京银行在分布式核心系统项目上取得的成效不仅构建了支持高并发、高可用、可横向扩展的解决方案，而且大幅缩短了新产品和服务研发时间，建立起差异化竞争优势，赢得了客户的认可，促进了业务创新发展。” PingCAP 联合创始人、CTO 黄东旭表示：“很高兴能够携手北京银行获此奖项，感谢《亚洲银行家》的专业认可，作为一家基础设施领域的技术公司，在技术创新、传统企业互联网业务转型的时代大背景下，PingCAP 将持续保持技术驱动的内核和开源的生命力，不断强化技术和产品优势，为金融合作伙伴和行业创造价值。” 《亚洲银行家》认为北京银行分布式核心系统构建面向未来的全新客户服务模式，满足线上业务等海量高并发业务场景，建立起差异化竞争优势。 随着互联网金融时代的到来，基于移动互联的高频访问场景成为常态，面对海量数据、高并发的挑战，北京银行分布式核心系统采用基于 X86 平台的硬件架构，构建起一套支持高并发、高可用、可横向扩展的分布式核心系统解决方案。 北京银行分布式核心系统在建设过程中采用“微服务架构+分布式数据库”的建设方案，将分布式应用架构与分布式数据库作为整体考虑设计，高度匹配二者能力矩阵，使其共同发力。构建了具备服务框架、服务治理、调用链跟踪等功能的微服务应用体系，对接分布式数据库，围绕分布式技术的扩展性强、处理效率高、容错能力强等特点，有序进行银行核心业务应用服务的建设。 2017 年，北京银行针对市场主流分布式数据库开展集中评测。2018 年起，对接网联支付清算平台、银联无卡快捷支付平台、金融服务互联平台、网贷业务平台等多个核心金融业务场景，实现了将分布式数据库解决方案应用于银行核心类业务场景。依托分布式数据库的横向可扩展、基于一致性算法的分布式存储、在线多活、高可用等特性，北京银行正在逐步实现分布式核心系统的转型之路。 北京银行的转型从四方面提升金融服务能力： 一是提升系统性能 ，选择微服务架构与分布式数据库，通过分离处理功能、分散处理压力、扩展处理能力等措施，保障海量数据、高并发的业务场景对接，交易处理效率大幅提升； 二是满足安全需求 ，基于一致性算法保证交易数据的强一致性，依托数据日志的备份恢复能力，提升数据可追溯性，满足监管要求，提高自动化运维能力； 三是具备在线横向扩展能力 ，能够动态调整系统资源，在网联支付与线上贷款两个业务服务集群中，5 小时内实现了 5 亿条数据的在线扩缩容，整个过程对业务系统无侵入，保证了在线业务的连续性； 四是提升金融服务能力 ，与传统集中式产品和服务匹配的瀑布式开发模式无法适应需求的快速变更，难以满足业务发展的迫切需求。分布式核心系统具备产品快速创新、差异化服务等能力，构建一个以客户体验为中心、产品丰富、核算分离的银行核心业务系统。 建立灵活完备的账户管理体系，支持线上线下、实体虚拟、多层及帐户的应用和管理；构建产品工厂，通过组件化、参数化方式，进行产品全生命周期管理以及快速创新；建立可参数化配置的会计引擎，实现业务处理与账务核算分离，快速灵活应对会计核算及管理要求的变化。北京银行分布式核心系统项目的成功实施，提升了平台技术能力，构建了全新金融服务模式，更好地支撑银行数字化转型发展。 《亚洲银行家》中国奖项计划是目前国内金融服务行业内最受尊重和认可的年度奖项计划之一，自 2006 年启动，迄今已有 15 年的 历史 。今年共收到来自中国机构递交的近 400 份资料，评审工作前后历时三个多月，由亚洲银行家研究院严格按照评分卡机制进行多维度评估产生入围机构，名单交由知名学者、行业顾问和业界领袖组成的项目独立评审委员会进行综合审查，确认产生最终评选结果。 评估过程涉及全面的研究分析，数据比对和深度访谈，评选过程严格、公正、透明，因此被誉为亚太地区金融界的“奥斯卡”奖。

TiDB 是 PingCAP 自主研发的开源分布式关系型数据库，具备商业级数据库的数据可靠性，可用性，安全性等特性，支持在线弹性水平扩展，兼容 MySQL 协议及生态，创新性实现 OLTP 及 OLAP 融合。 TiDB 3.0 版本显著提升了大规模集群的稳定性，集群支持 150+ 存储节点，300+TB 存储容量长期稳定运行。易用性方面引入大量降低用户运维成本的优化，包括引入 Information_Schema 中的多个实用系统视图、EXPLAIN ANALYZE、SQL Trace 等。在性能方面，特别是 OLTP 性能方面，3.0 比 2.1 也有大幅提升，其中 TPC-C 性能提升约 4.5 倍，Sysbench 性能提升约 1.5 倍，OLAP 方面，TPC-H 50G Q15 因实现 View 可以执行，至此 TPC-H 22 个 Query 均可正常运行。新功能方面增加了窗口函数、视图（实验特性）、分区表、插件系统、悲观锁（实验特性）。 截止本文发稿时 TiDB 已在 500+ 用户的生产环境中长期稳定运行，涵盖金融、保险、制造，互联网， 游戏 等领域，涉及交易、数据中台、 历史 库等多个业务场景。不同业务场景对关系型数据库的诉求可用 “百花齐放”来形容，但对关系数据库最根本的诉求未发生任何变化，如数据可靠性，系统稳定性，可扩展性，安全性，易用性等。请跟随我们的脚步梳理 TiDB 3.0 有什么样的惊喜。 3.0 与 2.1 版本相比，显著提升了大规模集群的稳定性，支持单集群 150+ 存储节点，300+TB 存储容量长期稳定运行，主要的优化点如下： 1. 优化 Raft 副本之间的心跳机制，按照 Region 的活跃程度调整心跳频率，减小冷数据对集群的负担。 2. 热点调度策略支持更多参数配置，采用更高优先级，并提升热点调度的准确性。 3. 优化 PD 调度流程，提供调度限流机制，提升系统稳定性。 4. 新增分布式 GC 功能，提升 GC 的性能，降低大集群 GC 时间，提升系统稳定性。 众所周知，数据库查询计划的稳定性对业务至关重要，TiDB 3.0 版本采用多种优化手段提升查询计划的稳定性，如下： 1. 新增 Fast Analyze 功能，提升收集统计信息的速度，降低集群资源的消耗及对业务的影响。 2. 新增 Incremental Analyze 功能，提升收集单调递增的索引统计信息的速度，降低集群资源的消耗及对业务的影响。 3. 在 CM-Sketch 中新增 TopN 的统计信息，缓解 CM-Sketch 哈希冲突导致估算偏大，提升代价估算的准确性，提升查询计划的稳定性。 4. 引入 Skyline Pruning 框架，利用规则防止查询计划过度依赖统计信息，缓解因统计信息滞后导致选择的查询计划不是最优的情况，提升查询计划的稳定性。 5. 新增 SQL Plan Management 功能，支持在查询计划不准确时手动绑定查询计划，提升查询计划的稳定性。 1. OLTP 3.0 与 2.1 版本相比 Sysbench 的 Point Select，Update Index，Update Non-Index 均提升约 1.5 倍，TPC-C 性能提升约 4.5 倍。主要的优化点如下： 1. TiDB 持续优化 SQL 执行器，包括：优化 NOT EXISTS 子查询转化为 Anti Semi Join，优化多表 Join 时 Join 顺序选择等。 2. 优化 Index Join 逻辑，扩大 Index Join 算子的适用场景并提升代价估算的准确性。 3. TiKV 批量接收和发送消息功能，提升写入密集的场景的 TPS 约 7%，读密集的场景提升约 30%。 4. TiKV 优化内存管理，减少 Iterator Key Bound Option 的内存分配和拷贝，多个 Column Families 共享 block cache 提升 cache 命中率等手段大幅提升性能。 5. 引入 Titan 存储引擎插件，提升 Value 值超过 1KB 时性能，缓解 RocksDB 写放大问题，减少磁盘 IO 的占用。 6. TiKV 新增多线程 Raftstore 和 Apply 功能，提升单节点内可扩展性，进而提升单节点内并发处理能力和资源利用率，降低延时，大幅提升集群写入能力。 TiDB Lightning 性能与 2019 年年初相比提升 3 倍，从 100GB/h 提升到 300GB/h，即 28MB/s 提升到 85MB/s，优化点，如下： 1. 提升 SQL 转化成 KV Pairs 的性能，减少不必要的开销。 2. 提升单表导入性能，单表支持批量导入。 3. 提升 TiKV-Importer 导入数据性能，支持将数据和索引分别导入。 4. TiKV-Importer 支持上传 SST 文件限速功能。 RBAC（Role-Based Access Control，基于角色的权限访问控制） 是商业系统中最常见的权限管理技术之一，通过 RBAC 思想可以构建最简单“用户-角色-权限”的访问权限控制模型。RBAC 中用户与角色关联，权限与角色关联，角色与权限之间一般是多对多的关系，用户通过成为什么样的角色获取该角色所拥有的权限，达到简化权限管理的目的，通过此版本的迭代 RBAC 功能开发完成。 IP 白名单功能（企业版特性） ：TiDB 提供基于 IP 白名单实现网络安全访问控制，用户可根据实际情况配置相关的访问策略。 Audit log 功能（企业版特性） ：Audit log 记录用户对数据库所执行的操作，通过记录 Audit log 用户可以对数据库进行故障分析，行为分析，安全审计等，帮助用户获取数据执行情况。 加密存储（企业版特性） ：TiDB 利用 RocksDB 自身加密功能，实现加密存储的功能，保证所有写入到磁盘的数据都经过加密，降低数据泄露的风险。 完善权限语句的权限检查 ，新增 ANALYZE，USE，SET GLOBAL，SHOW PROCESSLIST 语句权限检查。 1. 新增 SQL 方式查询慢查询，丰富 TiDB 慢查询日志内容，如：Coprocessor 任务数，平均/最长/90% 执行/等待时间，执行/等待时间最长的 TiKV 地址，简化慢查询定位工作，提高排查慢查询问题效率，提升产品易用性。 2. 新增系统配置项合法性检查，优化系统监控项等，提升产品易用性。 3. 新增对 TableReader、IndexReader 和 IndexLookupReader 算子内存使用情况统计信息，提高 Query 内存使用统计的准确性，提升处理内存消耗较大语句的效率。 4. 制定日志规范，重构日志系统，统一日志格式，方便用户理解日志内容，有助于通过工具对日志进行定量分析。 5. 新增 EXPLAIN ANALYZE 功能，提升SQL 调优的易用性。 6. 新增 SQL 语句 Trace 功能，方便排查问题。 7. 新增通过 unix_socket 方式连接数据库。 8. 新增快速恢复被删除表功能，当误删除数据时可通过此功能快速恢复数据。 TiDB 3.0 新增 TiFlash 组件，解决复杂分析及 HTAP 场景。TiFlash 是列式存储系统，与行存储系统实时同步，具备低延时，高性能，事务一致性读等特性。 通过 Raft 协议从 TiKV 中实时同步行存数据并转化成列存储格式持久化到一组独立的节点，解决行列混合存储以及资源隔离性问题。TiFlash 可用作行存储系统（TiKV）实时镜像，实时镜像可独立于行存储系统，将行存储及列存储从物理隔离开，提供完善的资源隔离方案，HTAP 场景最优推荐方案；亦可用作行存储表的索引，配合行存储对外提供智能的 OLAP 服务，提升约 10 倍复杂的混合查询的性能。 TiFlash 目前处于 Beta 阶段，计划 2019 年 12 月 31 日之前 GA，欢迎大家申请试用。 未来我们会继续投入到系统稳定性，易用性，性能，弹性扩展方面，向用户提供极致的弹性伸缩能力，极致的性能体验，极致的用户体验。 稳定性方面 V4.0 版本将继续完善 V3.0 未 GA 的重大特性，例如：悲观事务模型，View，Table Partition，Titan 行存储引擎，TiFlash 列存储引擎；引入近似物理备份恢复解决分布数据库备份恢复难题；优化 PD 调度功能等。 性能方面 V4.0 版本将继续优化事务处理流程，减少事务资源消耗，提升性能，例如：1PC，省去获取 commit ts 操作等。 弹性扩展方面，PD 将提供弹性扩展所需的元信息供外部系统调用，外部系统可根据元信息及负载情况动态伸缩集群规模，达成节省成本的目标。 我们相信战胜“未知”最好的武器就是社区的力量，基础软件需要坚定地走开源路线。截止发稿我们已经完成 41 篇源码阅读文章。TiDB 开源社区总计 265 位 Contributor，6 位 Committer，在这里我们对社区贡献者表示由衷的感谢，希望更多志同道合的人能加入进来，也希望大家在 TiDB 这个开源社区能够有所收获。 TiDB 3.0 GA Release Notes： https://pingcap.com/docs-cn/v3.0/releases/3.0-ga/

先给结论:完全可以商用实践:已经通过很多大公司的商用实践，例如B站，YY，包括字节跳动，国外更不用说了，Google，所以从这个角度上来说，已经经过大规模的实践，所以如果你想用用于自己小网站的搭建是没有任何问题，如果你想用于初创公司的使用，还是需要有自己的一定积累，至少有过实践的经验golang周边:java在国内的强大，得益于它的生态，各种组件百花争鸣，例如消息中间件rocketmq，分库分表sharding-jdbc，spring整个生态，mybatis，jedis，elasticsearch，zookeeper，dubbo等等都非常齐全，这样可以方便大家能够快速地进行公司业务开发，可以减少重复造轮子golang这几年也开始逐渐发力，各个组件也开始完善起来，例如etcd，消息中间件nsq，从跟上解决数据量巨大问题，pingcap公司开发了线事务处理/在线分析处理的融合型数据库产品TIDB,web框架gin，beego，iris等等，也有各路大神提供了连接各个其他redis，elasticsearch等等组件，还是比较齐全的，rpc框架也有go-mirco，rpcx等等，只要你想要用，基本上来说，golang的生态周边还是比较全的，方便大家使用golang的模块管理java的方便还得益于它的包管理，maven，gradle，这样大大方便了大家的使用，可以提供大家的开发效率，而golang从1.12开始也开始有了自己内嵌的包管理工具golang的新特性在这边我并不是说golang好于java，但是golang毕竟属于新一代的语言，它的并发模型CSP,和java的并发模型是有很大的区别的，并发模型的易用性，从根本上来说，是好于java的再说golang目前最大的优势，docker和kubernetes，是目前github上最火的前20名项目，并且都是golang写的，所以golang和docker，kubernetes集成有天然的优势综上所述，我觉得golang可以开发商用网站，不管你是做大型网站还是小型demo，都可以满足你的要求

pcta认证考试在一周内可以发证书。拓展:PingCAP Education 当前提供 PCTA 及 PCTP 两种能力认证，该证书是由 PingCAP 发起的对数据库从业人员 TiDB 技能掌握情况的认证，也正逐步成为 TiDB 用户筛选人才的重要参考因素。PCTA是属于TiDB分布式数据库的认证考试。在通过PCTA认证通过之后。随着时代的发展，传统的数据库已经很难满足针对于多维度的场景下的业务需求，所以衍生出来很多的国产数据库，目前来说使用最广的应该是TiDB，TiDB目前在国内的使用厂商越来越多，很多大厂都开始接入TiDB去使用，再加上TiDB的活跃的社区，TiDB一直在越来越好的路上，因此对于我门DBA来说，多掌握一门技术也是一门手艺，更是遇到问题的解决方案。

俗话说，天下大势，合久必分、分久必合。 数据库领域同样如此。过去五十余年，数据库经历OLTP和OLAP两种需求漫长的融合-分离-再融合的过程。究其原因，数据库的发展始终与用户场景需求变迁紧密相关。如今，随着云计算和大数据的兴起，业务场景正在经历前所未有的变革，数据库领域也掀起了一股HTAP浪潮。 Gartner在多次报告中强调，HTAP是数据库领域最重要的发展趋势之一，也是用户数字化转型中重要的数据平台。业界甚至认为，HTAP的兴起代表着数据库大融合时代的开启。 那么，为什么数据库大厂和云服务巨头们均纷纷押宝HTAP？开源+多云为何是HTAP普及的助推剂？面对新一代HTAP数据的崛起，多年积累形成的MySQL生态终于找到最佳归宿？ 放在几年前，HTAP可能还会被认为是数据库领域的小众产品，是否成气候还有待观察。 而随着数据资源、数据消费习惯和数据驱动型场景发生巨大变化，用户需求与传统数据库之间的供需矛盾日渐突出，使得HTAP这种具备“同时支持OLTP和OLAP、创新计算存储框架、去ETL”等特征的新时代数据库成为不可阻挡的趋势。 如今，几乎所有数据库大厂和云服务巨头都在布局HTAP。例如，OceanBase去年推出的 3.0版本中就正式宣布向HTAP数据库进军；今年5月，Google Cloud发布HTAP云端数据库AlloyDB，为PG用户提供了HTAP数据库服务；再加上Oracle MySQL Heatwave，甚至连SnowFlake也发布Unistore来“蹭”HTAP的热点。 如果细数近一年以来的HTAP新品，会发现几乎全部都建立在云端之上。新一代HTAP+云正在成为数据库市场重要的潮流。例如，PingCAP近日发布的TiDB 6.0，也是与云端紧密联系的新一代HTAP数据库。 事实上，PingCAP是HTAP数据库领域非常重要的一个引领者。早在TiDB 3.0起，PingCAP就正式转向HTAP，从OLTP主引擎+OLAP辅助能力，到OLTP引擎+外接分析引擎，再到OLTP引擎+融合分析引擎，PingCAP在HTAP领域稳打稳扎，一个版本上一个台阶。 如今，随着TiDB 6.0的发布，针对HTAP进行了更多成熟性改进，TPC-C 性能也较 5.0 版本提升达到 76.32%，TiDB 6.0还增强了多个企业级特性，以更好适合云时代用户对于HTAP数据库的需求。 固然，有人质疑当前HTAP是新瓶装旧酒，并无太多新意。但业界普遍形成共识：新一代HTAP与过去完全不同，开源+云孕育而出，很多都有AI加持，而且是为数据敏捷而生，拥有过去前所未有的创新活力与迭代速度，并逐渐形成数据库技术变革的新潮流。 PingCAP CTO 黄东旭也直言：“TiDB近年来的快速进化与迭代，得益于开源和云的助力。” HTAP之所受到用户青睐，某种程度是因为用户对于数据敏捷性的极度渴求。 “在数字化时代，客户最为在乎的是如何快速走向市场。这需要数据敏捷性，而HTAP恰恰是数据敏捷的核心能力。”黄东旭如是说。 最近几年，“海量、实时、在线”的需求越来越广泛，大量采用 MySQL 和 PostgreSQL 开源数据库的新一代企业需要提升对于热数据的实时在线分析能力，这类需求遍布几乎所有的互联网企业以及从事线上业务的数字化转型企业。对于新鲜数据的实时分析能力直接决定了这些业务的生死存亡，传统的 OLTP+OLAP+ETL 的数据架构已经严重阻碍了消费者体验，这种诉求催生了 HTAP 的技术变革。 而真正帮助HTAP与用户需求完成对接的则是开源+云。众所周知，开源近年来在数据库领域的流行和影响力与日俱增，DB-Engines数据显示，全球383款数据库中开源数据库占据51.7%，六款开源数据库进入到前十，开源正在成为像HTAP这种新时代数据库的创新源泉。 以PingCAP的TiDB为例，其产品研发体系建立在开源体系和开源社区的基础上，实现了一年一个大版本、一个月一个小版本的迭代速度。黄东旭透露道：“开源是TiDB的第一个增长引擎，通过开源体系，开发者、贡献者、布道者和用户能够很好串联起来，形成飞轮效应，让产品能够走向加速迭代和创新的正向循环。” 据悉，TiDB每年会有超过 40% 的代码更新，而这些代码有很大一部分由外部贡献者所共享。TiDB开源项目一直在全球和中国开源项目活跃度中名列前茅。 如果说开源改变了HTAP产品的开发模式和迭代速度，那么云则能够为HTAP产品提供用户最为直接的需求反馈。众所周知，云数据库一改以往传统数据库部署、运维、扩展等难题，以云服务的方式让数据库使用更加简单；更加关键的是，随着云计算的普及，云上用户群体持续增加，来自云上用户群体的需求反馈无时无刻都在发生，对于数据库产品的进化与迭代至关重要。 “真正的产品迭代是如何缩短用户问题/需求的反馈时间。云无疑为数据库等基础软件提供了这样的价值，让产品可以更好地迭代。”黄东旭如是说。以TiDB为例，自去年五月全托管的数据库即服务（DBaaS）产品 TiDB Cloud 公测版发布以来，已经陆续登陆亚马逊云 科技 、谷歌云等全球知名云服务商的Marketplace，并在今年5月份正式全球商用；今年 6 月与阿里云合作上线阿里云云市场，成为为数不多的跨全球三朵云的数据库服务。 在众多数据库产品之中，MySQL凭借着开源、免费、适合互联网场景等优势，常年位居全球最受欢迎数据库的前三。根据Slintel网站的统计数据，在全球关系型数据库市场中，MySQL市场份额最高，达到43.04%。 过去二十年里，开源MySQL数据库对于各行各业影响至深，捕获了来自互联网、金融、零售、交通等多个行业用户的心，堪称“万人迷”。例如，在中国就有超过9成的金融机构都应用了MySQL数据库。 但任何数据库潮流都是“需求变化+技术变革+架构创新”融合的产物，MySQL是如此，HTAP亦不例外。如今，场景的数据规模、业务并发量、处理速度要求跟以往相比早已不是一个数量级。此时，MySQL数据库的局限性愈发突出，扩展性很难满足用户需求，想继续获得增长的企业不得不使用分库分表方案，但这又会造成数据架构的复杂性。 新一代HTAP数据库无需分库分表，且具备实时海量规模的OLTP和实时数据分析能力，还拥有极为出色的扩展性，与很多业务场景的海量交易实时数据展现、平稳运行的需求高度契合，HTAP凭借技术架构优势崛起已成必然。 “用户需求侧最大的变化就是很多用户需要借助热数据实现运营级别的实时分析，获得实时洞察以支持决策，这极大推动了新一代HTAP数据库的需求。”PingCAP副总裁刘松补充道。 虽然MySQL已经增加列存引擎Heatwave来获得HTAP能力，但主要解决规模化查询的问题，系统本身架构并未产生革命性变化，扩展能力、OLTP吞吐量依然有着很大局限。“智能新能源 汽车 跟传统燃油车在外表看几乎没区别。数据库也类似，像TiDB这种新一代HTAP数据库，从架构设计、应对场景和使用体验等角度，都与传统数据库有着极大的区别。”刘松形象比喻道。 事实上，与过去SAP HANA这种小众、昂贵的HTAP不同，新一代HTAP拥有极强的兼容性，像Google Cloud、PingCAP这些数据库厂商都借助新一代HTAP架构为采用 MySQL或者PG开源数据库的企业拓展 OLTP和OLAP的能力范围。 例如，Google Cloud发布的HTAP云端数据库AlloyDB，为单机版PG生态用户提供了最好选择，TiDB则成为MySQL生态的最佳归宿。PingCAP大量用户中有很多TiDB与MySQL混合部署的成功案例；得益于 TiDB 的开放性，TiDB 也可通过和其他数据服务产品“混搭”形成新的数据服务解决方案， 如通过同样是开源的大数据计算引擎 Flink 混搭形成实时数仓解决方案，扩展 HTAP 数据库的能力边界。 黄东旭则直言，HTAP数据库除了产品、技术之外，尤为需要关心用户体验，“HTAP应该让用户觉得好用，屏蔽掉数据库的复杂性。”据悉，PingCAP是2022 Gartner Peer Insights“Voice of the Customer” 云数据库领域唯一入选的中国数据库公司，客户总体评分达到 4.7 分（满分 5 分），在所有入选企业中位列第一。在参与Gartner Peer Insights评分的PingCAP用户中，像互联网、金融等重点行业用户均高度认可HTAP现代数据库理念。 总体来看，今年是HTAP的大年，各大厂商纷纷在市场中上新。随着新一代HTAP数据库产品的增多，整个市场对于HTAP数据库理念和产品的接受与采用将会提速。而随着新一代HTAP数据库持续完善，让广大MySQL生态用户群真正看到了大数据时代一条绝佳的迁移路径。

昨天 《麻省理工 科技 评论》发布 2020年度 “50 家聪明公司” （TR50）榜单 小米集团、京东、美团等 20家中关村企业榜上有名 占上榜企业总数的40% 《麻省理工 科技 评论》是创刊于1899年的百年 科技 杂志，自2010年起，每年都会依据“技术领军能力”和“在商业方面的敏感度”等条件，从全球万千 科技 公司中遴选出“50家聪明公司”，以此洞见未来 科技 版图的构成。 下面我们一起来看下入选2020 年《麻省理工 科技 评论》“50 家聪明公司” 榜单的中关村企业与上榜理由吧。 Xiaomi Corporation（小米集团） 上榜理由： 小米智能工厂实现无人操作，24小时不停产。该智能工厂92%来自小米和其投资的公司的自研，目前拥有包括板测系统、中央调度控制平台、自动标定视觉算法、整测系统、并行软件系统、智能控制中心等多项核心自研技术。 关键词： 1.86万平方米 —— 小米智能化 “黑灯工厂” 总建筑面积1.86万平方米，投资金额约5亿元。 BeiGene（百济神州） 关键词： 10项 —— 目前开展全球临床试验最多的中国创新药企，有超过70项临床试验正在进行，其中有10项是全球性III期临床试验。 JD（京东） 上榜理由： 京东构建了领先的智能供应链平台，零售“下沉”到社区，实现了仓配一体与“无接触”配送，坚持运营不停摆，为数亿消费者提供不间断服务，开辟免费物资运输通道。 关键词： 6.6亿 —— 新冠肺炎疫情最严重期间，京东累计帮助 社会 匹配抗疫物资6.6亿件，承运医疗应急物资超7000万件、3万吨。武汉解封后，免费将援鄂医疗队行李运送至中国30余个省份。 Genetron Health（泛生子） 上榜理由： 基于二代基因测序（NGS）技术的肝细胞癌早筛液体活检产品获美国FDA“突破性医疗器械”认定，对肝癌的早筛可实现92%的灵敏度、93%的特异性，而肝癌如在早期阶段就能被发现，治愈率可以达到90%以上。 关键词： 5厘米 —— 在一项297名患者参与的肝癌早筛研究中，泛生子早筛产品诊断出的12名肝癌患者中，10名患者的肿瘤小于5厘米，显示出其产品对早期肝癌检测极高的灵敏度。 Meituan（美团） 上榜理由： 在疫情期间，美团为维系民众生活做出贡献，也为缓解疫情期间的就业压力提供了大量岗位，这推动了美团经营业绩，其第二季度总营收为 247亿元，同比增长8.9%；净利润22.1亿元，同比大增95.5%。 关键词： 138.6万人 —— 2020年上半年，从美团平台获得收入的骑手数达到295.2万人，其中新增骑手达到138.6万人。 Galactic Energy（星河动力航天） 上榜理由： 2020年11月7日，星河动力自主研制的 “谷神星一号” 固体运载火箭完成首次发射任务，成功把国电高科天启 星座 十一星精确送入500公里太阳同步轨道，并同步研发可回收的大中型液体运载火箭。 关键词： 500公里 —— “谷神星一号” 成功把国电高科天启 星座 十一星精确送入500公里太阳同步轨道，这被视为中国商业航天里程碑事件。 UNISOC（紫光展锐） 上榜理由： 目前全球能够提供5G基带芯片的企业仅有五家，中国大陆仅紫光展锐面向公开市场销售。2020年2月，紫光展锐推出全球首款采用6纳米 EUV工艺的5G SoC 虎贲T7520。 关键词： 50款 —— 目前已有超过50款搭载紫光展锐芯片的5G终端上市。 4Paradigm（第四范式） 上榜理由： 第四范式今年发布AI操作系统Sage AIOS，指向AI领域的“Windows系统”，意在降低用户使用AI的门槛，并成为AI落地基础设施的一部分。 关键词： 提升50% —— Sage AIOS所具备的自动化大规模分布式异构计算资源调度能力，可使机器整体利用率提升50%。 Momenta（初速度 科技 ） 上榜理由： 搭载了完全无人驾驶技术MSD的Momenta GO于今年发布，只用常规团队1/10的规模，在半年内做到了城区开放道路行驶过程中的全程无接管。 关键词： L4 ——“飞轮式”可短时间、大幅度提升研发效率，跨数量级降低规模化L4的总成本。 Li Auto（理想 汽车 ） 上榜理由： 理想 汽车 专注单一车型理想ONE，2020年1月至10月，累计交付量达21852辆，稳坐中国新能源中大型SUV累计销量榜单第一名。 关键词： 800公里 ——理想 汽车 主打的技术差异化是增程式解决方案。其首款产品理想ONE可实现800公里的NEDC续航里程。 AInnovation（创新奇智） 上榜理由： 在工业质检解决方案市场占据头部份额。旗下ManuVision工业视觉平台智能在高 科技 /3C、 汽车 装配、面板半导体、工程建筑、仓储物流、钢铁冶金等细分领域得到应用。 关键词： 1秒 —— 创新奇智自主研发的ManuVision工业视觉平台具备99.9%以上的识别准确度，1秒即可输出检测结果。 YUANFUDAO（猿辅导） 上榜理由： 中国最大的在线辅导平台，疫情期间，猿辅导在线教育受到更多用户的欢迎。猿辅导以直播+互动的方式完成教学过程。融入AI技术，及时反馈学生反应，推出个性化辅导方案。 关键词： 155亿美元 —— 猿辅导宣布完成22亿美元融资后，估值达到155亿美元，成为全球教育 科技 领域估值最高的独角兽。 Baidu（百度） 上榜理由： 百度是以AI力量参与对抗新冠肺炎疫情的技术公司典型，现在研发费用已占到收入的19%。百度全球AI专利申请量已超万件，其中国内专利7000 多件。 关键词： 1万亿次 —— 百度大脑目前升级至6.0版本，已开放276项核心AI技术能力，日均调用量超过1万亿次。 EdiGene, Inc.（博雅辑因） 上榜理由： 该公司是具有变革意义的基因编辑疗法领军企业，致力于将基因编辑技术高质量转化为创新疗法，今年递交了中国首个获国家药监局药品审评中心受理的基因编辑疗法临床试验申请。 关键词： 30万 —— 中国目前有30万中间型及重型地中海贫血患者，博雅辑因的基因编辑疗法有望为输血依赖型β地中海贫血患者带去一次性治愈希望。 PingCAP（平凯星辰） 上榜理由： 业界领先的企业级开源分布式数据库厂商，中国唯一专注于开源HTAP领域的团队。PingCAP核心产品TiDB致力于解决数据库领域一直以来存在的关系型数据库水平扩展的难题，专注于实现高性能、在线弹性扩容和分布式事务特性。 关键词： 25000个 Yunji Technology（云迹 科技 ） 上榜理由： 在疫情时期，云迹 科技 的机器人在酒店、楼宇、政务大厅等场景下使用机器人送客需、送外卖、送快递，承担常规业务咨询，在分担人员工作量的同时，减少人员间接触，避免二次传播。 关键词： 96% —— 云迹 科技 在酒店服务机器人市场占有率已超96%，覆盖全球20多个国家和地区、3000余家酒店。 QitanTech（齐碳 科技 ） 上榜理由： 国内第一家成功自主研发第四代纳米孔基因测序仪并稳定获得测序数据的高 科技 公司，填补了国内新一代基因测序技术领域的空白，让即时检测的基因测序技术走进千家万户。 关键词： 第4代 —— 自主研发中国首台第4代纳米孔基因测序仪。 Pony.ai（小马智行） 上榜理由： 规模化生产将加速自动驾驶系统降低成本，加速商业化进程。新系统PonyAlphaX的生产流程包含40多道工序，1000多件装配器件，最终再经历200多项质检项目才得以下产线。 关键词： 首条 —— 小马智行发布首条自动驾驶系统产线，实现L4级别自动驾驶软硬件集成式系统的标准化生产，并已开始小规模生产。 Kwai Tech（快手 科技 ） 上榜理由： 依靠流量变现、接地气的定位和强大的产品表现力，快手击中多元市场的内容消费和表达需求，形成了强势的带货力量，培养大批主播、MCN 机构和电商产业链，推动农村脱贫事业的进展。 关键词： 1096亿元 —— 电商已成为快手增速最快的业务，截至2020上半年，平台总成交额达 1096亿元，同比增长300%。 GalaxySpace（银河航天） 上榜理由： 中国本土星链计划践行者。作为对于地面基站网络的补充，低轨宽带通信卫星 星座 已成为大国竞逐的重要布局，频段和轨道资源占领情况日趋紧俏，银河航天代表中国民营商业航天力量迈出了关键的一步。 关键词： 24Gbps —— 2020年1月成功发射了国内首颗通信能力达24Gbps的低轨宽带通信卫星，其在建的卫星超级工厂年产能将向300-500颗卫星迈进。

中投华创成立于2006年的华创资本专注于企业软件、前沿科技、生命科学、消费升级等领域的早期投资，并利用深厚的资源与经验帮助所投企业进行战略规划、业务拓展和团队组建。目前华创资本管理的人民币基金和美元基金合计 80 亿元人民币，投资范围覆盖天使轮到 C 轮，投资金额从数百万元人民币到亿元人民币。代表投资项目包括：什么值得买（创业板：300785）、每日优鲜（NASDAQ：MF）、Wish（NASDAQ：WISH）。同盾科技、老虎证券（NASDAQ：TIGR）、Ezbuy（NASDAQ：LITB）、别样红（美团 HKEX：03690 收购）、才云科技（字节跳动收购）、小满科技（阿里巴巴 NYSE：BABA 收购）、PingCAP、深鉴科技（赛灵思 NASDAQ：XLNX 收购）。Airlango（美团 HKEX：03690收购）、Nreal、爱笔智能、蓝箭航天、华科精准、新格元、福贝生物、璧辰医药、应世生物等。其他：华创资本斩获2020“投中年度榜”十余项大奖：5月13日，投中信息连续15年作为独立的第三方机构发布中国创业投资机构暨私募股权投资系列榜单“投中榜”，在当日公布的“2020年投中榜”中，华创资本接连获得“中国最佳创业投资机构”、“最佳中资创业投资机构”、各细分领域“最佳投资案例”和“最佳退出案例”共十三项大奖。据了解，投中信息连续15年作为独立的第三方机构发布中国创业投资机构暨私募股权投资系列榜单“投中榜”。依托CVSource投中数据，通过投中研究院对数据进行标准化处理，按照总体积分排名评选，覆盖超千家私募股权领域活跃投资机构。该榜单以严格的标准进行榜单划分，以专业、权威和严谨著称，因此又被称为国内股权投资行业的风向标，目前是诸多大型机构LP的重要出资依据。在此次年度榜单中，华创资本一举斩获“2020年度中国最佳创业投资机构TOP 40”、“2020年度最佳中资创业投资机构TOP 20”等投资机构大奖。此外，由华创资本投资的十荟团、WISH、华科精准、新格元、梅卡曼德机器人、壁仞科技、少年得到、文远知行、智加科技、PingCAP、石墨文档等十余家公司分别荣获2020年度互联网、医疗器械、先进制造、半导体与集成电路、教育培训、人工智能与大数据、企业服务等领域最佳投资案例及最佳退出案例。以上内容参考：华创-官网

陈奎生与吴怀宇都是中国计算机科学家、人工能领域的权威专家，两位专家都曾经担任过中国人工智能学会会长。他们之间并没有直接的关系，但在人工智能领域都有着卓越的贡献和影响其中，陈奎生教授主要从事模式识别、机器学习、数据挖掘等方面的研究，曾担任过国际模式识别协会副主席、IEEE Fellow等职务；吴怀宇教授则主要从事智能信息、机器学习、自然语言处理等方面的研究，曾获得过中国科学院杰出科技成就奖、CCF Fellow等荣誉称号，在自然语言处理领域具有很高的声望。他们在不同的研究方向上都有卓越的表现，并对中国的人工智能事业做出了重要的贡献。请确认，谢谢。

基础软件创业其实我觉得是个好生意，尤其是数据库，但是前提是确实在技术上有所创新，这么一来技术壁垒就巨高，这就是护城河。如果只是去模仿Oracle，是没有太大前途的（当然靠关系那种就另说了，反正我本人不认为这样是正确的价值观），想想人家O记在这个领域做了30年，你走人家的老路凭什么干得动人家？目前来说我觉得之所以国内还没有太大成功的公司涌现说到底还是因为技术不行或者路子不对或者客户的历史包袱太重，拿个Hadoop改改就是大数据了吗？真正的OLTP业务敢碰吗？所以就造成了做项目挣快钱攒方案搞数据分析的公司扎堆，真正在OLTP端的创新没人敢碰。另外一个重要的问题就是，国内几乎没人懂开源。最近几年重要的基础软件创新都在开源社区，比如Docker/Kubenetes(Mesos)/Spark...凭一个公司的力量是很难跟上社区的发展速度的。国内的大多数开源项目不管是代码质量，用心程度，设计的视野上都太弱了，连最基本的英文交流都很少有开源项目注意，更不用说生态了。不过，还是有希望的，至少学术界最近几年的进展，让我们看到了在分布式OLTP系统(NewSQL)上的一些希望，而且这块在全球范围内都是一个蓝海。基于这个背景，我们创立了PingCAP，从零开始抛开一切历史包袱去实现一个全新的数据库TiDB，TiDB的目标就是瞄准世界顶级的通用分布式数据库开源项目和未来的行业标准去的。虽然这个东西确实很难,但我也不觉得我们会比硅谷的顶级基础软件公司差:)，不客气的讲，我们在这个领域也远远走到了各个友商的前面，另外一方面如果不难也没有做它的价值，如果未来的数据库还是需要像现在分库分表中间件Oracle，我觉得就太无趣了。就说一个Cloud-Native，目前来说基本没有OLTP的数据库能搞定。

软件开源已成长为数字经济创新创业的基础设施，是我国实现 科技 自立自强的重要途径。但我国的软件开源生态基本上是建立在美国Github上，存在美国司法管制的重大战略风险。 一、国际开源情况 开源软件以开放、共享、协同的新型生产方式，成为全球信息技术发展的强大推动力 。经过20多年的发展，已产生Linux、MySQL、Hadoop、Kubernets、TensorFlow、React、VS Code等数字化基础设施，形成了代码、数据、开发者、社区规范等开源数字生态系统。 GitHub 作为全球范围内最主要的开源协作平台，截至2021年底，全球已 有超过 7300万 的GitHub开发者用户, 中国开发者居第二位，共有755万开发者，并占据活跃贡献者的14%。根据GitHub统计, 我国源代码贡献度已经跃居全球第二。华为等公司在国际开源社区的贡献度较高，华为、腾讯、阿里巴巴等公司成为Linux基金会、Apache软件基金会等国际主流开源基金会的白金会员。根据Github国内开源项目统计,其中 PingCAP表现突出在Top 20 项目中有6个,阿里开源Top 10项目中上榜2个,百度深度学习平台Paddle占据了2个。 二、国内开源情况及不足 近几年，开源在我国蓬勃发展，目前我国使用开源技术的企业占比为88.2%，其中物联网行业达89%，生产制造和网络安全领域为84%，移动应用软件、教育技术、医药 健康 以及营销技术行业为82%,使用开源技术已成为主流。 根据中国信通院统计，国内企业开源项目有46.1% 的企业选择美国运营的Github上进行代码托管，选择国内平台Gitee 进行代码托管的企业为32.8%。 我国的软件开源尚处于发展初期。 国内开源存在多方面问题：一是社区小而散，难以集中力量办大事，打破国外开源技术的垄断。二是知识产权保护、自主开源协议、软件质量管理、代码安全检测等配套性机制不健全，开源社区治理和可持续运营能力不足。三是线上协作机制、社区激励机制、利益分成机制不健全。四是开源项目主要集中在操作系统、数据库等传统基础软件领域，在人工智能、大数据、云计算等缺乏开源项目。 三、 风险分析 国际主流开源基金会、开源项目以及多数开源许可证均诞生于美国或由美国公司掌控，随时可因掌控方的需要而闭源断供。2020年8月云平台开源软件DockerEE和DockerHub受美国政策影响，禁止被列入实体清单的组织使用。红帽旗下的开源操作系统CentOS 8宣布将于2021年底停止更新服务，对我国众多行业造成较大影响。 俄乌战争，GitHub开始屏蔽受美国制裁公司的俄罗斯开发者账户，包括俄罗斯银行和其他公司的账户，以及个人个体开发商的账户。 谷歌的开源软件安卓操作系统，禁止华为使用，即使华为对安卓操作系统贡献颇多。 在别人的鸡场养鸡生蛋或把自己的鸡放到别人的鸡场生蛋，真得十分小心。 四、我国开源软件对策 2021年开源首次写入“十四五”规划，规划明确支持数字技术开源社区等创新联合体发展， 在国家相关部委、地方政府层面及某些核心领域推动开源开放战略的落地。有选择、有规划地在系统软件、开源芯片、基础工具软件、智能制造、大数据、云计算、工业互联网、下一代通信网络等领域布局重大基础开源项目。地方政府对软件开源在政策和业务上扶持，落实资金、场地、人才补贴、高新技术企业认定等多方面支持。 在高校中加强开源教育。将开源软件相关知识纳入计算机相关学科建设内容，构建形成开源知识体系和文化，为我国开源软件产业培养高水平的开源软件人才。 研究制定与开源软件产业发展相配套的法律法规，保护开源产业生态过程中的合法权益。 2020年6月中国开放原子开源基金会 正式成立。接受的捐赠项目包括华为捐赠的鸿蒙、欧拉，阿里捐赠的龙蜥，浪潮捐赠的ZNBase等等， 中国的软件开源正在蓬勃发展。

1）MYSQL：MySQL是由MySQL AB开发、发布和支持，是一个快速的、多线程、多用户和健壮的SQL数据库服务器，是目前最受欢迎的开源SQL数据库管理系统。MySQL AB是一家基于MySQL开发人员的商业公司，它是一家使用了一种成功的商业模式来结合开源价值和方法论的第二代开源公司。MySQL是MySQL AB的注册商标。MySQLMySQL服务器支持关键任务、重负载生产系统的使用，也可以将它嵌入到一个大配置(mass- deployed)的软件中去。2）ACCESS：ACCESS是系统自带的一种关系式数据库，与空间共存不需要单独开设。关系式数据库由一系列表组成，表又由一系列行和列组成，每一行是一个记录，每一列是一个字段，每个字段有一个字段名，字段名在一个表中不能重复。Access数据库以文件形式保存，文件的扩展名是MDB，作为开发网站常用的数据库，Access数据库一般搭配ASP程序使用。当数据库过大的时候可以转换为MSSQL数据库使用，二者可以进行转换。3）MSSQL：SQL Server也是微软公司出品的，它是一个数据库平台，提供数据库的从服务器到终端的完整的解决方案，其中数据库服务器部分，是一个数据库管理系统，用于建立、使用和维护数据库。MSSQL特点：数据承载量比较大，存储数据速度快，稳定性强，适用于中小型企业开发网站和办公系统常用的数据库。4）Oracle：Oracle公司是全球最大的信息管理软件及服务供应商，成立于1977年，总部位于美国加州 Redwood shore。Oracle的软件可运行在PC、工作站、小型机、主机、大规模的并行计算机，以及PDA等各种计算设备上，随着越来越多的企业将自己转向电子商务，Oracle的具有强大的电子商务能力的解决方案，为企业提供高效率的扩展市场的手段，并提高工作效率和吸引更多的客户。Oracle提供的完整的电子商务产品和服务包括：用于建立和交付基于Web的Internet平台； 综合、全面的具有Internet能力的商业应用；强大的专业服务，帮助用户实施电子商务战略，以及设计、定制和实施各种电子商务解决方案。

如果你有过 Technical Writer 实习或工作经历，那么对技术写作的流程应该已经了解。当然，在很多大公司里，你参与的很可能只是这个流程的某一个环节。例如，你只负责写，或者只负责 review，或者只负责文档架构。相比之下，在创业公司里，可能会参与多个环节。 如果你是尚未毕业而且也没有相关实习经历的在校生，或者已经工作但有意转行做 Technical Writer 的小伙伴，那么可能对技术写作流程仍存疑惑，或者一知半解。 不同公司技术文档流程的划分可能略有差异，但从本质上来看，则大同小异。无论你在这个流程中的哪个环节，从宏观上了解整个流程有助于让你的认识更加清晰，也有助于在有需求时从容地承担其它环节的工作。 这里跟大家分享一个完整的技术文档写作流程，你只需记住六个单词即可。如下图所示： 再说明一下，你从工作中已经了解或即将接触的技术写作流程不一定与上图完全一致，但一个完整的流程一般都会涵盖这些内容，区别多半是主观划分而已，这一点不必拿出“大家来找茬”的精神死磕哦~ 准备阶段的工作主要包括以下几点： 在写文档之前，需要明确文档需求。你要了解为什么要写这篇文档，写这篇文档是为了达到什么目的。 也要明确文档受众。受众不同，内容就很可能不同。比如，面向开发人员和非开发人员/普通用户的文档，在内容的组织上就会不同。 还要界定文档范围。思考并确定这篇文档需要覆盖哪些内容或模块，以及不会涉及哪些内容。这样在之后搜集资料的时候就会有所侧重，写的时候也不会模糊不定。 有过技术文档写作经历的小伙伴一定会深有同感，如果不理解某个东西，那么给它写文档简直太痛苦。 那么当遇到一个让你毫无头绪的陌生主题时，该如何尽量避免这种痛苦呢？当然就是尽最大可能去理解了。 可是具体该如何做呢？简言之，即搜集资料。那又该如何搜集资料呢？笔者认为，可以从以下几点着手： 1）对比较有代表性的同类产品或相似产品的相关文档进行调研，看看别人的文档是怎么做的。 在一无所知的时候，借鉴他人的经验做法不失为一种好的选择。通过对几家产品的文档进行对比，你就可以对自己要写的文档建立一个大致的框架。 需要注意的是，借鉴不是照搬，只用于提供思路；产品不同，文档的结构规划也会有差异。 2）采用最有效的方法尽力搜集与所写文档相关的各种资料。 搜集的资料经过 Technical Writer 的摘删组织，很可能就会成为发布文档的一部分。 搜集资料的方法有很多，像网络搜索、调查问卷、访谈、实验，以及邮件讨论、报告、技术文章等等。到底该使用哪种方法要具体分析，需要你根据文档需求、Deadline、已有资料的丰富程度等因素，来选择能快速而准确地搜集到所需资料的方法。 有些主题的写作，通过网络搜索可能几乎无法给你提供任何帮助。即便是这类内容，你也可以从开发人员那里获得一些资料，可以根据自己的需求请他们协助提供资料，抑或是通过内部系统中的开发说明和讨论获取所需信息。 对于软件类的产品文档，即便有了一些技术资料，也往往需要 Technical Writer 自己使用一遍，从而对操作步骤有一个直观的理解，获得文档写作的一手资料。 当资料搜集得差不多的时候就可以组织这篇文档的具体结构了，之前对相似产品的调研或许可以在此时助你一臂之力。 对于常见的产品使用指南，一般按照安装或使用的顺序进行组织；对于其它一些非指南类的文档，也应遵循一定的顺序或逻辑。 此外，还需考虑该文档是否需要配图，是否需要使用表格。如果需要配图，明确是需要他人协助提供，还是需要自己完成。画一个较复杂的图也是一件蛮耗时的事情，花费的时间也需考虑在内。 有了详细的文档架构之后，就可以进行下一步的写作了。 如果做好了前几步的工作，写作将变得非常简单，你只需把相应的内容准确地填到文档架构中。在这个过程中，你需要写一个个段落或者具体的操作步骤。这是一个反映你的语言和写作功底的时刻。 有的 Technical Writing 书籍中说到，在写文档的时候不必在意语法、措辞和标点，认为这些细节应该在 Revision 阶段完善。 我对此有不同的看法。一个合格的 Technical Writer 本身应该有良好的语言功底，像语法、措辞和标点这种最基础的细节本就不该成为一个需要单独解决的问题。规范的语法、得体的措辞、正确的标点应该已经成为一种不需要额外付出精力、也几乎不会占用额外时间的写作习惯。 如果写作的初稿比较粗糙，有许多需要修改的小细节，这必定会增大 review 时的工作量和时间成本，从而延缓文档流程。 或许，对于有精细化分工、每个人只负责一个小环节的大企业，可以采用这种方法。但是，对于快速发展、需要文档敏捷开发的创业公司，这种就不适用了。 写完文档第一稿后，一般都需要进一步修改完善。这里的 Revision 指的是 review 之后的修改，所以这一步也可以叫作： Review & Revision 。 那么需要谁来 review 呢？技术文档通常需要请其他小伙伴进行两种 review，即： 收到 reviewer 的反馈之后，Technical Writer 需要及时作出判断和修改，有不明确的地方需和 reviewer 讨论确定。改完之后，再请 reviewer 看一下。如果又发现了新的问题，那么还需要再次修改。这个 review - revise 的过程可能会反复几次，很正常。 当然，在请他人 review 之前，Technical Writer 也可以先自己 review 一遍，尽量避免低级错误，不浪费他人的时间。 哈哈，问题又来了~通常，刚写完一篇文章的人是很不情愿再去看自己写的东西的，此时就可以使用一些语法拼写检查的小工具来协助你了。 我在之前的一篇文章 Technical Writer 日常工作中好用的小工具 中有推荐，有需要的小伙伴可以戳链接去瞅瞅~ 如果你觉得自己足够细心，根本不需要小工具来协助你，我佩服你的能力，但还是建议用一下小工具。因为，你可能也会有状态不好的时候，有疲劳打盹的时候，有不知道自己写了一堆什么鬼东西的时候……不要跟自己和小工具过不去。 等文档定稿之后，就可以在平台上发布了，一般很容易操作。不同的公司的文档发布平台也会不一样，Technical Writer 使用的写作工具也不一样。 文档发布之后，并不代表着结束。根据我的工作经历，即便是已经发布的文档，也依然有可能存在问题，无论是大公司还是小公司的文档。例如：未发现的文字错误、失效的链接、与最新的产品已不匹配的描述和步骤等。Technical Writer 需要及时跟进产品动态，以便及时更新文档。 写技术文档不是一劳永逸的，只要产品在更新，就需要 Technical Writer 一直维护下去。 以上分享的是一个完整的技术文档从零到有的过程。日常工作中，有时不需要从头开始，而只是对原有文档的增删修改，那就可以省去一些相应的环节。 如果你也是一枚 Technical Writer，也期待听到你对技术写作流程的见解，欢迎留言交流哦~ Reference: 你可能想读 ： Technical Writer 日常工作中好用的小工具 技术翻译需要有 Technical Writer 的 sense 深度解析关于技术翻译的六个认知误区 如何让你的内容输出更加专业更有设计感？ 书单 | 有哪些技术传播从业者必知必看的书籍？ 有哪些适合技术传播从业者关注的优质博客？（一） 有哪些适合技术传播从业者关注的优质博客？（二） 经验分享 | 来自 11 位 Technical Writer 前辈的职业发展建议（上篇） 经验分享 | 来自 11 位 Technical Writer 前辈的职业发展建议（下篇） 英语技术文档的标题到底该大写还是小写？ 如何使用正则表达式批量添加和删除字符？ Markdown：写技术文档、个人博客和读书笔记都很好用的轻量级标记语言 如何为 Markdown 文件自动生成目录？ 技术写作实例解析 | 简洁即是美 两分钟趣味解读 Technical Writer 若脱离理解，直译得再正确又有何意？ 优质译文不应止于正确，还要 Well-Organized 写在入职技术型创业公司 PingCAP 一个月之后 揭秘 Technical Writer 的工作环境 | 加入 PingCAP 五个月的员工体验记 -END-

字段设置错误。tidb日期把字段设置为timestamp后，在表中进行新增和修改，数据库会给timestamp自动赋值，timestamp自动赋值失败就是因为字段设置错误造成的。TiDB是PingCAP公司设计的开源分布式HTAP（HybridTransactionalandAnalyticalProcessing）数据库，结合了传统的RDBMS和NoSQ的最佳特性。TiDB兼容MySQL，支持无限的水平扩展，具备强一致性和高可用性。

应该说，现在是国产分布式数据库发展的利好时期。在讨论发展前景前，首先要先看看分布式数据库的发展方向。大家把传统关系型数据库称作oldSQL，给人感觉要被淘汰似的。但其实数据量不是很大或者事务处理的场景夏，关系型数据库的还是占优的。关系型数据库的主要问题在于：性能瓶颈，单一模型（关系模型），只适合OLTP应对业务的灵活性不够，弹性扩充能力不够，两地三中心和双活等问题上不足。随着互联网和手机的飞速发展，无论从用户规模、使用频率、还是场景多样性都使得这些问题浮出水面。其实Oracle在92年就开始尝试转向分布式，还当时引起了业界的巨大争论，最后失败。更何况过去CPU、内存、存储、带宽的高成本导致分布式数据库的性价比并不高，只能停留在学术阶段，限制了分布式的发展。新分布式数据库首先是要避免和传统关系型数据库的竞争，这是明智的选择，能够轻装上阵。因此从几个方面入手，应对海量数据处理、分析、缓存、流式处理、开发模式等等。相对应列式，KV，Document等多种存储数据结构。所有这些都被称为NoSQL数据库，放弃ACID和事务能力还换取性能。然而，NoSQL又收到了大量的批评反对意见，主要是说把数据库应该处理的问题交还给了开发是种发展的倒退。这些问题包括，索引、版本、SQL支持、事务支持等等。市场上超过90%的开发员都需要SQL，而且SQL也是非常有效和成熟。于是大家无论底层是什么存储结构又开始支持SQL，形成了NewSQL。这里插一句题外话，在硅谷已经不再用SQL、NoSQL、NewSQL来划分数据库了。理由很简单，SQL是一种语言，从来没有SQL数据库的说法，自然也不应该有NoSQL数据库的说法。NewSQL数据库就更不合理，用的SQL并非什么“New“的新东西。所以专业上用关系型和非关系型数据库来划分，分布式数据库主要都是非关系型数据库。回过头来看国内分布式数据库市场需求，中小企业不满足Mysql的性能，分库分表又很难搞，也不彻底；大型企业被Oracle等垄断支付高额成本，而且又不解决实际碰到的瓶颈问题。因此，用户都在寻找新的解决方案。小型用户、云计算的用户、大型企业都需要对应的分布式数据库产品。再加上国产自主和去IOE浪潮，更加推动了国产分布式数据库的发展利好。值得注意的是，数据库研发是个严肃的事情，没法短平快。

凡路团队是长沙理工大学规模最大、发展最快、技术门类最齐全的IT科技创新团队之一。凡路团队成立于2012年9月，位于长沙理工大学云塘校区理科楼B205，目前在校成员超过200人，分技术、策划、美术三类，来自计通、设艺、经管、电气等学院。团队分应用、游戏和算法三个板块，以移动互联网、物联网和人工智能为特色方向，以“创新、规范、传承、感恩”为文化精神，集学科竞赛、外包服务和科学研究于一体。凡路团队分应用、游戏和算法三个板块，外加财务小组。应用板块包括：硬件技术部、后端技术部、前端开发部、移动开发部、应用策划部，游戏板块包括：游戏程序部、游戏策划部、游戏美术部，算法板块包括：AI算法部、大数据部。（1） 硬件技术部硬件技术部主要负责各类单片机和嵌入式系统的应用开发。部门成员前期主要学习51单片机、stm32、以及各类传感器的编程应用；中期主要学习掌握树莓派、Arduino等智能硬件平台的复杂功能实现；后期主要学习嵌入式操作系统，以实现物联网多平台的兼容性。通过组队开发项目和参加各类竞赛，部门成员基本具备常见单片机和嵌入式系统功能开发的能力，进而达到硬件工程师等就业岗位的技能要求。目前，部门代表项目有：《智能导航盲杖》、《汽车滞留儿童险情预警系统》、《物联网生命腰带》等，不少成员就职于台湾联发科、深信服等公司。（2） 后端技术部后端技术部主要负责各类软件系统和物联网系统的后台开发。部门成员前期主要学习Java语言、MySQL数据库、Spring Boot、MyBatis等；后期主要学习技术底层源码。通过组队开发项目和参加各类竞赛，部门成员基本具备完成一个完整的java web项目的能力和水平，进而达到后台开发工程师等就业岗位的技能要求。目前，部门代表项目有：《智能会议室管理系统》、《智能坐姿矫正护眼台灯》等，不少成员就职于腾讯、字节跳动、PingCAP等公司或读研于中国科学技术大学、厦门大学等高校。（3） 前端开发部前端开发部主要负责页面的展示及其逻辑的处理。部门成员前期主要学习html、css; 中期主要学习JavaScript，包括ECMAScript 5、ECMAScript 6；后期主要学习前端主流框架React、Vue。通过组队开发项目和参加各类竞赛，部门成员基本具备独立开发一个前端项目的能力和水平，进而达到前端开发工程师等就业岗位的技能要求。目前，部门代表项目有：《积分宝》、《女性防狼手环小程序》、《智能会议室管理系统》等，不少成员就职于美团、滴滴出行等公司。（4） 移动开发部移动开发部主要负责移动应用APP的开发，包含界面的绘制和展示、数据的存储和交互、用户体验的提升和优化。部门成员前期主要学习Java基础等；中期主要学习安卓开发入门等；后期主要学习安卓开发进阶。通过组队开发项目和参加各类竞赛，部门成员基本具备界面设计、开源组件使用的能力和水平，进而达到安卓开发工程师等就业岗位的技能要求。目前，部门代表项目有：《智能台灯APP》、《约球APP》、《爱宠APP》等，不少成员就职于字节跳动、阿里、网易、腾讯等公司。（5） 应用策划部应用策划部主要负责各类产品策划、实验室活动策划和实验室官方媒体管理。部门成员前期主要学习Visio、PPT等基础技能；中期主要学习平面设计、视频图像处理等；后期主要学习如何策划一款高质量产品、编写规范设计文档等。通过组队开发项目和参加各类竞赛，部门成员基本具备能对产品进行理念包装、市场定位、发展规划的能力和水平，进而达到产品策划、产品经理等就业岗位的技能要求。目前，部门代表项目有：《远方旅人》、《爱宠APP》、《心悦智音》等，不少成员就职于碧桂园等公司。（6） 游戏程序部游戏程序部主要负责各类单机游戏或网络游戏的开发。部门成员前期主要学习C#语言的基础内容以及特性等；后期主要学习Unity3D实际操作部分，学习如何制作一款游戏，以及如何使用各种Unity3D所支持的插件。通过组队开发项目和参加各类竞赛，部门成员基本具备完成一个单机或联网游戏所需的能力和水平，进而达到游戏前端开发工程师等就业岗位的技能要求。目前，部门代表项目有：《远方旅人》、《Space Bounce》、《EZ4Slime》等，不少成员就职于多益网络、萌蛋互动等公司。（7） 游戏策划部游戏策划部主要负责规划组织一款游戏的开发和进行项目团队组织管理等。部门成员前期主要学习游戏的设计与制作流程、相关历史等内容；后期主要学习关卡设计、游戏数值、项目团队组织管理等相关知识。通过组队开发项目和参加各类竞赛，部门成员基本具备策划制作一个单机或联网游戏所需要的能力和水平，进而达到游戏数值策划、游戏主策划、游戏剧情策划和游戏关卡策划等就业岗位的技能要求。目前，部门代表项目有：《远方旅人》、《Space Bounce》、《EZ4Slime》等，不少成员就职于多益网络、萌蛋互动等公司。（8） 游戏美术部游戏美术部主要负责游戏美术素材的制作。部门成员前期主要学习Ps、Ai等，为游戏的2d美术提供支持；中期学习通过Ae、Flash等动画特效软件进行的动画特效制作；后期主要学习Maya、Sp，为游戏3d模型与贴图绘制提供支持。通过组队开发项目和参加各类竞赛，部门成员基本具备完成一个完整的游戏素材制作项目的能力和水平，进而达到游戏原画师、游戏动画师、游戏3d模型师、游戏特效师等就业岗位的技能要求。目前，部门代表项目有：《远方旅人》、《Space Bounce》、《EZ4Slime》等，不少成员就职于深夜学院、湖南卫视、蜗牛等公司。（9） AI算法部AI算法部主要负责人工智能领域中高级复杂算法模型的学习、应用和改进。部门成员前期主要学习线性回归、Logistics回归等经典机器学习算法；中期主要学习搭建卷积神经网络等经典网络、数据挖掘基础；后期主要学习中文分词、Word2vec等自然语言处理方面内容。通过组队开发项目和参加各类竞赛，部门成员基本具备独立搭建神经网络、数据分析的能力和水平，进而达到深度学习工程师、数据挖掘工程师、算法工程师、数据分析师等就业岗位或深度学习、数据挖掘等读研方向的技能要求。（10） 大数据部大数据部主要负责大数据平台和可视化，机器学习与大数据分析的学习。部门成员前期主要学习python, java语言和linux编程开发基础；中期主要学习Hadoop大数据存储与处理、Hive数据库等技术和统计学习、机器学习等理论基础；后期分两个方向：①大数据平台和可视化方向主要学习Spark, Kafka, HBase等大数据进阶平台和Superset, Kylin等可视化前端技术；②机器学习与大数据分析方向主要学习深度学习理论及其应用（视频数据、自然语言、文本等）。通过组队开发项目和参与各类竞赛，部门成员基本具有完成大数据相关项目所需要的能力，进而达到数据分析师、大数据工程师等就业岗位的技能要求。（11） 财务小组财务小组主要负责团队财务的各项管理工作，采用团队责任老师和总裁决策、出纳和会计执行的管理方式，具体事项包括：团队基金的收支预算管理、团队部门的活动经费审批、团队成员的发票报销工作、毕业成员的团队赞助资金、团队成员的竞赛奖金捐赠等。通过合理利用团队经费，有效开展团队各项活动，保证团队和各部门的良好运转和持续发展。截止2020年底，团队成员参加学科竞赛荣获国家级25项、省级80项，获批大学生创新性实验项目国家级1项、省级3项、校级10项，承接企事业单位外包项目14项，成功申请软件著作权32项。每年均有一批毕业生就职于腾讯、字节跳动、滴滴出行、美团等一流企业，或进入中科院、浙江大学、中国科技大学、华中科技大学、国防科技大学等一流高校读研深造。

区块链技术服务是指利用区块链技术，去构建一个新的区块链，去替代传统互联网架构的服务。目前在区块链领域，主要是HyperLedger，multichain，以太坊私有链等多个框架去构建多个实例，去解决已经被证明使用传统互联网技术能很好解决的问题，一般称“强行区块链”。这些应用也有典型特点，希望构建属于自己的区块链系统，其实称之为分布式账本技术更合适些。在这种情况下，更推荐一个更好的技术栈：pingcap/tidb，或者是基于PBFT协议的分布式数据库，而不是私有区块链系统。所以把区块链技术服务称之为 BaTS。链乔教育在线旗下学硕创新区块链技术工作站是中国教育部学校规划建设发展中心开展的“智慧学习工场2020-学硕创新工作站 ”唯一获准的“区块链技术专业”试点工作站。专业站立足为学生提供多样化成长路径，推进专业学位研究生产学研结合培养模式改革，构建应用型、复合型人才培养体系。

在国产数据库技术发展的初级探索阶段，技术是关键，而在当下的快速发展阶段，生态就成为最重要的一环。开源是形成初步版本、扩大开发者和用户群体、增强技术影响里的重要一环。开源是对生态的动态推进。openGauss（2020年6月30日开源）在2019年9 月 19 日，在华为 CONNECT 大会上，华为宣布将开源其 GaussDB 数据库，开源后的产品被命名为 openGauss，这也是openGauss的“open”开头的由来。2020年10月12日发布第一个正式公开版本——openGauss 1.0.1版本，2021年10月发布openGauss 2.1.0版本。一款开源关系型数据库管理系统，采用客户端/服务器，单进程多线程架构，支持单机和一主多备部署方式，备机可读，支持双机高可用和读扩展。采用木兰宽松许可证v2发行。2022年4月1号，3.0版本正式发布。openGauss内核源自PostgreSQL，深度融合华为在数据库领域多年的经验，结合企业级场景需求，持续构建竞争力特性。另外：OceanBase（2021年6月1号开源）阿里和蚂蚁集团开源的数据库，是完全自研的分布式关系数据库TiDB（2015年4月开源）PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库，一款同时支持在线事务处理与在线分析处理的融合型分布式数据库产品。

水平伸缩TiDB 可随着你的业务增长而伸缩，只需要通过增加更多的机器来满足业务增长需要异步的 schema 调整TiDB scheme 可随时进行调整来满足需求，添加列和索引并不会影响进行中的操作一致性的分布式事务

还是不错的，发展比较快。PingCAP 成立于 2015 年，是一家企业级开源分布式数据库厂商，提供包括开源分布式数据库产品、解决方案与咨询、技术支持与培训认证服务，致力于为全球行业用户提供稳定高效、安全可靠、开放兼容的新型数据服务平台，解放企业生产力，加速企业数字化转型升级。在帮助企业释放增长空间的同时，也提供了一份具有高度可参考性的开源建设实践样本。相信开放的力量从公司成立之初就将“开源”作为核心战略来推进，坚信开源是当今基础软件领域取得世界范围内成功的最佳路径。开源项目包括 TiDB、TiKV等，截至 2020 年底，公司在 CNCF 全球贡献榜中连续两年保持第六位，在中国企业中贡献排名高居第一。

使用计算机后，随着数据处理量的增长，产生了数据管理技术。数据管理技术的发展与计算机硬件（主要是外部存储器）系统软件及计算机应用的范围有着密切的联系。数据管理技术的发展经历了以下四个阶段：人工管理阶段、文件系统阶段、数据库阶段和高级数据库技术阶段。数据管理的诞生数据库的历史可以追溯到五十年前，那时的数据管理非常简单。通过大量的分类、比较和表格绘制的机器运行数百万穿孔卡片来进行数据的处理，其运行结果在纸上打印出来或者制成新的穿孔卡片。而数据管理就是对所有这些穿孔卡片进行物理的储存和处理。然而，1950 年雷明顿兰德公司（Remington Rand Inc）的一种叫做Univac I 的计算机推出了一种一秒钟可以输入数百条记录的磁带驱动器，从而引发了数据管理的革命。1956 年IBM生产出第一个磁盘驱动器—— the Model 305 RAMAC。此驱动器有50 个盘片，每个盘片直径是2 英尺，可以储存5MB的数据。使用磁盘最大的好处是可以随机存取数据，而穿孔卡片和磁带只能顺序存取数据。1951： Univac系统使用磁带和穿孔卡片作为数据存储。数据库系统的萌芽出现于二十世纪60 年代。当时计算机开始广泛地应用于数据管理，对数据的共享提出了越来越高的要求。传统的文件系统已经不能满足人们的需要，能够统一管理和共享数据的数据库管理系统（DBMS）应运而生。数据模型是数据库系统的核心和基础，各种DBMS软件都是基于某种数据模型的。所以通常也按照数据模型的特点将传统数据库系统分成网状数据库、层次数据库和关系数据库三类。最早出现的网状DBMS，是美国通用电气公司Bachman等人在1961年开发的IDS（Integrated Data Store）。1964年通用电气公司（General ElectricCo.）的Charles Bachman 成功地开发出世界上第一个网状DBMS也即第一个数据库管理系统——集成数据存储（Integrated Data Store IDS），奠定了网状数据库的基础，并在当时得到了广泛的发行和应用。IDS 具有数据模式和日志的特征，但它只能在GE主机上运行，并且数据库只有一个文件，数据库所有的表必须通过手工编码生成。之后，通用电气公司一个客户——BF Goodrich Chemical 公司最终不得不重写了整个系统，并将重写后的系统命名为集成数据管理系统（IDMS）。网状数据库模型对于层次和非层次结构的事物都能比较自然的模拟，在关系数据库出现之前网状DBMS要比层次DBMS用得普遍。在数据库发展史上，网状数据库占有重要地位。层次型DBMS是紧随网络型数据库而出现的，最著名最典型的层次数据库系统是IBM 公司在1968 年开发的IMS（Information Management System），一种适合其主机的层次数据库。这是IBM公司研制的最早的大型数据库系统程序产品。从60年代末产生起，如今已经发展到IMSV6，提供群集、N路数据共享、消息队列共享等先进特性的支持。这个具有30年历史的数据库产品在如今的WWW应用连接、商务智能应用中扮演着新的角色。1973年Cullinane公司（也就是后来的Cullinet软件公司），开始出售Goodrich公司的IDMS改进版本，并且逐渐成为当时世界上最大的软件公司。 网状数据库和层次数据库已经很好地解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大欠缺。用户在对这两种数据库进行存取时，仍然需要明确数据的存储结构，指出存取路径。而后来出现的关系数据库较好地解决了这些问题。1970年，IBM的研究员E.F.Codd博士在刊物《Communication of the ACM》上发表了一篇名为“A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks”的论文，提出了关系模型的概念，奠定了关系模型的理论基础。尽管之前在1968年Childs已经提出了面向集合的模型，然而这篇论文被普遍认为是数据库系统历史上具有划时代意义的里程碑。Codd的心愿是为数据库建立一个优美的数据模型。后来Codd又陆续发表多篇文章，论述了范式理论和衡量关系系统的12条标准，用数学理论奠定了关系数据库的基础。关系模型有严格的数学基础，抽象级别比较高，而且简单清晰，便于理解和使用。但是当时也有人认为关系模型是理想化的数据模型，用来实现DBMS是不现实的，尤其担心关系数据库的性能难以接受，更有人视其为当时正在进行中的网状数据库规范化工作的严重威胁。为了促进对问题的理解，1974年ACM牵头组织了一次研讨会，会上开展了一场分别以Codd和Bachman为首的支持和反对关系数据库两派之间的辩论。这次著名的辩论推动了关系数据库的发展，使其最终成为现代数据库产品的主流。1969年Edgar F.“Ted” Codd发明了关系数据库。1970年关系模型建立之后，IBM公司在San Jose实验室增加了更多的研究人员研究这个项目，这个项目就是著名的System R。其目标是论证一个全功能关系DBMS的可行性。该项目结束于1979年，完成了第一个实现SQL的 DBMS。然而IBM对IMS的承诺阻止了System R的投产，一直到1980年System R才作为一个产品正式推向市场。IBM产品化步伐缓慢的三个原因：IBM重视信誉，重视质量，尽量减少故障；IBM是个大公司，官僚体系庞大，IBM内部已经有层次数据库产品，相关人员不积极，甚至反对。然而同时，1973年加州大学伯克利分校的Michael Stonebraker和Eugene Wong利用System R已发布的信息开始开发自己的关系数据库系统Ingres。他们开发的Ingres项目最后由Oracle公司、Ingres公司以及硅谷的其他厂商所商品化。后来，System R和Ingres系统双双获得ACM的1988年“软件系统奖”。1976年霍尼韦尔公司(Honeywell)开发了第一个商用关系数据库系统——Multics Relational Data Store。关系型数据库系统以关系代数为坚实的理论基础，经过几十年的发展和实际应用，技术越来越成熟和完善。其代表产品有Oracle、IBM公司的 DB2、微软公司的MS SQL Server以及Informix、ADABAS D等等。 1974年IBM的Ray Boyce和Don Chamberlin将Codd关系数据库的12条准则的数学定义以简单的关键字语法表现出来，里程碑式地提出了SQL(Structured Query Language)语言。SQL语言的功能包括查询、操纵、定义和控制，是一个综合的、通用的关系数据库语言，同时又是一种高度非过程化的语言，只要求用户指出做什么而不需要指出怎么做。SQL集成实现了数据库生命周期中的全部操作。SQL提供了与关系数据库进行交互的方法，它可以与标准的编程语言一起工作。自产生之日起，SQL语言便成了检验关系数据库的试金石，而SQL语言标准的每一次变更都指导着关系数据库产品的发展方向。然而，直到二十世纪七十年代中期，关系理论才通过SQL在商业数据库Oracle和DB2中使用。1986年，ANSI把SQL作为关系数据库语言的美国标准，同年公布了标准SQL文本。SQL标准有3个版本。基本SQL定义是ANSⅨ3135-89，“Database Language - SQL with Integrity Enhancement”[ANS89]，一般叫做SQL-89。SQL-89定义了模式定义、数据操作和事务处理。SQL- 89和随后的ANSⅨ3168-1989，“Database Language-Embedded SQL”构成了第一代SQL标准。ANSⅨ3135-1992[ANS92]描述了一种增强功能的SQL，叫做SQL-92标准。SQL-92包括模式操作，动态创建和SQL语句动态执行、网络环境支持等增强特性。在完成SQL-92标准后，ANSI和ISO即开始合作开发SQL3标准。SQL3的主要特点在于抽象数据类型的支持，为新一代对象关系数据库提供了标准。1976年IBM E.F.Codd发表了一篇里程碑的论文“R系统：数据库关系理论”，介绍了关系数据库理论和查询语言SQL。Oracle的创始人Ellison非常仔细地阅读了这篇文章，被其内容震惊，这是第一次有人用全面一致的方案管理数据信息。作者E.F.Codd 1966年就发表了关系数据库理论，并在IBM研究机构开发原型，这个项目就是R系统，存取数据表的语言就是SQL。Ellison看完后，敏锐意识到在这个研究基础上可以开发商用软件系统。而当时大多数人认为关系数据库不会有商业价值。Ellison认为这是他们的机会：他们决定开发通用商用数据库系统Oracle，这个名字来源于他们曾给中央情报局做过的项目名。几个月后，他们就开发了Oracle 1.0。但这只不过是个玩具，除了完成简单关系查询不能做任何事情，他们花相当长的时间才使Oracle变得可用，维持公司运转主要靠承接一些数据库管理项目和做顾问咨询工作。而IBM却没有计划开发，为什么蓝色巨人放弃了这个价值上百亿的产品，原因有很多：IBM的研究人员大多是学术出身，他们最感兴趣的是理论，而非推向市场的产品，从学术上看，研究成果应公开发表论文和演讲能使他们成名，为什么不呢？还有一个很主要的原因就是IBM当时有一个销售得还不错的层次数据库产品IMS。直到1985年IBM才发布了关系数据库DB2 ，Ellision那时已经成了千万富翁。Ellison曾将IBM 选择Microsoft 的MS-DOS作为IBM-PC机的操作系统比为：“世界企业经营历史上最严重的错误，价值超过了上千亿美元。”IBM发表R系统论文，而且没有很快推出关系数据库产品的错误可能仅仅次之。Oracle的市值在1996年就达到了280亿美元。 随着信息技术和市场的发展，人们发现关系型数据库系统虽然技术很成熟，但其局限性也是显而易见的：它能很好地处理所谓的“表格型数据”，却对技术界出现的越来越多的复杂类型的数据无能为力。九十年代以后，技术界一直在研究和寻求新型数据库系统。但在什么是新型数据库系统的发展方向的问题上，产业界一度是相当困惑的。受当时技术风潮的影响，在相当一段时间内，人们把大量的精力花在研究“面向对象的数据库系统(object oriented database)”或简称“OO数据库系统”。值得一提的是，美国Stonebraker教授提出的面向对象的关系型数据库理论曾一度受到产业界的青睐。而Stonebraker本人也在当时被Informix花大价钱聘为技术总负责人。然而，数年的发展表明，面向对象的关系型数据库系统产品的市场发展的情况并不理想。理论上的完美性并没有带来市场的热烈反应。其不成功的主要原因在于，这种数据库产品的主要设计思想是企图用新型数据库系统来取代现有的数据库系统。这对许多已经运用数据库系统多年并积累了大量工作数据的客户，尤其是大客户来说，是无法承受新旧数据间的转换而带来的巨大工作量及巨额开支的。另外，面向对象的关系型数据库系统使查询语言变得极其复杂，从而使得无论是数据库的开发商家还是应用客户都视其复杂的应用技术为畏途。 二十世纪六十年代后期出现了一种新型数据库软件：决策支持系统(DSS)，其目的是让管理者在决策过程中更有效地利用数据信息。于是在1970年，第一个联机分析处理工具——Express诞生了。其他决策支持系统紧随其后，许多是由公司的IT部门开发出来的。1985年，第一个商务智能系统(business intelligence)由Metaphor计算机系统有限公司为Procter & Gamble公司开发出来，主要是用来连接销售信息和零售的扫描仪数据。同年， Pilot软件公司开始出售第一个商用客户/服务器执行信息系统——Command Center。同样在这年，加州大学伯克利分校Ingres项目演变成Postgres，其目标是开发出一个面向对象的数据库。此后一年， Graphael公司开发了第一个商用的对象数据库系统—Gbase。1988年，IBM公司的研究者Barry Devlin和Paul Murphy发明了一个新的术语—信息仓库，之后，IT的厂商开始构建实验性的数据仓库。1991年，W.H. Bill Inmon出版了一本“如何构建数据仓库”的书，使得数据仓库真正开始应用。1991： W.H.“Bill” Inmon发表了”构建数据仓库”二十世纪九十年代，随着基于PC的客户/服务器计算模式和企业软件包的广泛采用，数据管理的变革基本完成。数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。Internet的异军突起以及XML语言的出现，给数据库系统的发展开辟了一片新的天地。

在TiDB 中，“修改配置参数”似乎是个不精准的说法，它实际包含了以下内容： TiDB的配置修改比较混乱，先做个总结，再介绍具体内容： 查看TiDB系统变量： 集群中所有 TiDB Server 都生效； 持久化在哪里？ 持久化在 kv 存储中，跟数据一样持久化了，不会持久化在 conf/tidb.toml 配置文件中。所以不用担心 tiup upgrade 和 tiup reload 等运维操作会把配置文件覆盖，不会导致修改失效，因为这个修改的持久化不依赖配置文件。 有些参数的作用域只有会话级别。也就是只能会话级修改，这不代表着不能被动态修改。 修改方式和会话级修改一样： 修改 Instance 级别的参数修改不会持久化，那么如何持久化呢？ a. 手工修改 TiDB 的配置文件： b. 并使用 tiup edit-config 来修改对应的配置项，不需要做 tiup reload： 内容如下： 目前查看官方文档，发现只有3个只读变量：hostname、tidb_config、tidb_current_ts，没法通过 set variables 修改。作用域比较奇怪，用法介绍也不清楚，看起来没有修改的必要。如果一定要修改可以通过 tiup 方法修改。 修改集群配置包括TiDB、TiKV 以及 PD 在内的各组件的配置进行修改。 使用 edit-config 命令来编辑参数，以编辑模式打开该集群的配置文件： 如果配置的生效范围为该组件全局，则配置到 server_configs，比如修改所有 tikv 的 log-level 为 waring（默认是 info）： 如果配置的生效范围为某个节点，则配置到具体节点的 config 中。例如： tiup reload 分发配置并滚动重启组件，无论是否可以动态修改的参数都会重启，并且默认会重启所有组件，可以选择指定节点或者组件： tiup cluster reload ${cluster-name} [-N <nodes>] [-R <roles>] 示例中我们只修改 tikv 的 log-level 为 waring，所以用 -R tikv 指定只重启 tikv 节点： set config 当前4.0版本属于实验性功能，不建议在生产使用： https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/dynamic-config 目前只支持修改 TiKV 和 PD 的配置，TIDB的配置修改用上面的 set variables 方法。 查看当前参数设置： 用 set config 修改参数，会持久化到配置文件。log-level 无法动态修改，不会报错但是会有 warnings，对于不能动态修改的参数使用 tiup 进行修改： 动态修改示例： 虽然TiKV的配置文件 conf/tikv.toml 会持久化这个修改，但是为了防止tiup upgrade 和 tiup reload 等运维操作把配置文件覆盖导致修改失效，还需要执行 tiup edit-config 来编辑参数。

开源的有mySQL postgreSQL 目前主要也就这两个商业的就多得太多了 Oracle Sybase DB2 Infomix 等等

发展的三个阶段:1、 层次型和网状型： 代表产品是1969年IBM公司研制的层次模型数据库管理系统IMS。 2、 关系型数据型库： 目前大部分数据库采用的是关系型数据库。1970年IBM公司的研究员E．F．Codd提出了关系模型。其代表产品为sysem R和Inges。 3、 第三代数据库将为更加丰富的数据模型和更强大的数据管理功能为特征，以提供传统数据库系统难以支持的新应用。它必须支持面向对象，具有开放性，能够在多个平台上使用。管理技术的3个阶段1 人工管理2 文件管理3 数据库系统

是否可以考虑把需要保留的数据写入一个新表, 然后直接drop旧表呢?一般而言,插入数据的代价会表删除要低一些。所以说，建立新表是一种方式。 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的工具。随着历史数据的积累,单表数据很快达到亿级别,此时单表的读写压力已经接近极限。 由于第一点提到的查询性能问题以及单机的容量限制,需要定时删除数据。

一、摇篮和萌芽阶段：首先使用"DataBase"一词的是美国系统发展公司在为美国海军基地在60年代研制数据中引用。1963年，C·W·Bachman设计开发的IDS(Integrate Data Store)系统开始投入运行，它可以为多个COBOL程序共享数据库。1968年，网状数据库系统TOTAL等开始出现;1969年，IBM公司Mc Gee等人开发的层次式数据库系统的IMS系统发表，它可以让多个程序共享数据库。1969年10月，CODASYL数据库研制者提出了网络模型数据库系统规范报告DBTG，使数据库系统开始走向规范化和标准化。正因为如此，许多专家认为数据库技术起源于20世纪60年代末。数据库技术的产生来源于社会的实际需要，而数据技术的实现必须有理论作为指导，系统的开发和应用又不断地促进数据库理论的发展和完善。二、发展阶段：20世纪80年代大量商品化的关系数据库系统问世并被广泛的推广使用，既有适应大型计算机系统的，也有适用与中、小型和微型计算机系统的。这一时期分布式数据库系统也走向使用。1970年，IBM公司San Jose研究所的E ·F ·Code发表了题为"大型共享数据库的数据关系模型"论文，开创了数据库的关系方法和关系规范化的理论研究。关系方法由于其理论上的完美和结构上的简单，对数据库技术的发展起了至关重要的作用，成功地奠定了关系数据理论的基石。1971年，美国数据系统语言协会在正式发表的DBTG报告中，提出了三级抽象模式，即对应用程序所需的那部分数据结构描述的外模式，对整个客体系统数据结构描述的概念模式，对数据存储结构描述的内模式，解决了数据独立性的问题。1974年，IBM公司San Jose研究所研制成功了关系数据库管理系统System R，并且投放到软件市场。1976年，美籍华人陈平山提出了数据库逻辑设计的实际（体）联系方法。1978年，新奥尔良发表了DBDWD报告，他把数据库系统的设计过程划分为四个阶段:需求分析、信息分析与定义、逻辑设计和物理设计。1980年，J·D·Ulman所著的《数据库系统原理》一书正式出版。1981年 E· F· Code获得了计算机科学的最高奖ACM图林奖。1984年，David Marer所著的《关系数据库理论》一书，标志着数据库在理论上的成熟。三、成熟阶段：80年代至今，数据库理论和应用进入成熟发展时期 易观国际发布《IT产品和服务－2007年中国数据库软件市场数据监测》，考察了中国数据库管理软件市场。数据显示，中国商业数据库市场2007年度整体规模达到21.72亿人民币，比去年同期增长15%。从厂商竞争格局来看，国际软件巨头占据市场的绝大多数份额。Oracle、IBM、Microsoft和Sybase牢牢占据国内数据库软件市场前四位，拥有93.8%的市场份额。国产数据库的市场份额在本季度继续提升，正在抓住国家提倡自主创新的机遇，以“有自主知识产权”的产品为契机，满足部委和地方政府的信息整合平台需求。 2008年，中国商业数据库市场整体规模达到了28.25亿元，比上个年度增长了30%，一方面，主要是因为中国电子政务建设的大幅增加，以及中国政府对版权的高度重视。其中，Oracle占据了其中44%的市场份额，IBM占据了其中20%的份额、微软占据了18%的份额，Sybase占据了10%，而国产数据库因为在政府的支持下，已经占据了8%的市场份额，较2007年同比提升了25%。其中，达梦数据库年销售额为6600万元，为国产数据库中市场份额最大的。预计中国商业数据库市场在2009年达到31亿元的市场规模，同时，国产数据库在中国政府鼓励自主创新的基础下，会占据更大的市场份额。 另外，包括Mysql等开源数据库也占据了大量的政府及中小企事业用户，同时，盗版数据库更是占据了中国数据库市场的较大份额，其数值不亚于整个商业数据库的市场份额。

网络信号不好。在该设备中网络信号不好会导致信息传输慢，无法进行页面操作，数据混乱，界面无法显示等问题，可以通过更换网络即可恢复。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的数据库。

首先 Google 的入门三篇（GFS / Big Table / Map Reduce） 是一定要读的，有个对分布式系统的基本认识，另外需要理解 lamport 老爷子的 logical clock 的思想，之后去读 Raft。Raft 其实实现一个玩具还是比较容易的，真正难的是在原论文中没有提到的很多工程优化。但是按照原论文的几个 RPC 实现是没啥大问题的，就是有点慢另外吞吐上不去而已。参考几个 go 的 raft 实现咯，比如 hashicorp 的那个(consul 这个可能测试少了点，也许有 bug)，c++ 的 logcabin （diego 自己写的...不过性能呵呵）几个工业级别的 raft 实现其实不太适合初学者，比如 coreos 的 etcd 和 pingcap 的 tikv（其实这两个 raft 实现本是同根生，都是源自 etcd 的 raft 实现，由 pingcap 和 coreos 两个团队互相维护和开发）. 这两个实现做了大量的工程优化，有些地方和原论文有点不一样。不过这两个不管是测试还是生产环境中的检验，都是其他 raft 实现不可比的。

在大数据时代，“多种架构支持多类应用”成为数据库行业应对大数据的基本思路，数据库行业出现互为补充的三大阵营，适用于事务处理应用的OldSQL、适用于数据分析应用的NewSQL和适用于互联网应用的NoSQL。但在一些复杂的应用场景中，单一数据库架构都不能完全满足应用场景对海量结构化和非结构化数据的存储管理、复杂分析、关联查询、实时性处理和控制建设成本等多方面的需要，因此不同架构数据库混合部署应用成为满足复杂应用的必然选择。不同架构数据库混合使用的模式可以概括为：OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三种主要模式。下面通过三个案例对不同架构数据库的混合应用部署进行介绍。　　OldSQL+NewSQL 在数据中心类应用中混合部署　　采用OldSQL+NewSQL模式构建数据中心，在充分发挥OldSQL数据库的事务处理能力的同时，借助NewSQL在实时性、复杂分析、即席查询等方面的独特优势，以及面对海量数据时较强的扩展能力，满足数据中心对当前“热”数据事务型处理和海量历史“冷”数据分析两方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在数据中心类应用中的互补作用体现在，OldSQL弥补了NewSQL不适合事务处理的不足，NewSQL弥补了OldSQL在海量数据存储能力和处理性能方面的缺陷。　　商业银行数据中心采用OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建，OldSQL数据库满足各业务系统数据的归档备份和事务型应用，NewSQL MPP数据库集群对即席查询、多维分析等应用提供高性能支持，并且通过MPP集群架构实现应对海量数据存储的扩展能力。　　商业银行数据中心存储架构　　与传统的OldSQL模式相比，商业银行数据中心采用OldSQL+NewSQL混合搭建模式，数据加载性能提升3倍以上，即席查询和统计分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可扩展性能够应对新的业务需求，可随着数据量的增长采用集群方式构建存储容量更大的数据中心。　　OldSQL+NoSQL 在互联网大数据应用中混合部署　　在互联网大数据应用中采用OldSQL+NoSQL混合模式，能够很好的解决互联网大数据应用对海量结构化和非结构化数据进行存储和快速处理的需求。在诸如大型电子商务平台、大型SNS平台等互联网大数据应用场景中，OldSQL在应用中负责高价值密度结构化数据的存储和事务型处理，NoSQL在应用中负责存储和处理海量非结构化的数据和低价值密度结构化数据。OldSQL+NoSQL模式在互联网大数据应用中的互补作用体现在，OldSQL弥补了NoSQL在ACID特性和复杂关联运算方面的不足，NoSQL弥补了OldSQL在海量数据存储和非结构化数据处理方面的缺陷。　　数据魔方是淘宝网的一款数据产品，主要提供行业数据分析、店铺数据分析。淘宝数据产品在存储层采用OldSQL+NoSQL混合模式，由基于MySQL的分布式关系型数据库集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存储集群Prom组成。由于OldSQL强大的语义和关系表达能力，在应用中仍然占据着重要地位，目前存储在MyFOX中的统计结果数据已经达到10TB，占据着数据魔方总数据量的95%以上。另一方面，NoSQL作为SQL的有益补充，解决了OldSQL数据库无法解决的全属性选择器等问题。　　淘宝海量数据产品技术架构　　基于OldSQL+NoSQL混合架构的特点，数据魔方目前已经能够提供压缩前80TB的数据存储空间，支持每天4000万的查询请求，平均响应时间在28毫秒，足以满足未来一段时间内的业务增长需求。　　NewSQL+NoSQL 在行业大数据应用中混合部署　　行业大数据与互联网大数据的区别在于行业大数据的价值密度更高，并且对结构化数据的实时处理、复杂的多表关联分析、即席查询、数据强一致性等都比互联网大数据有更高的要求。行业大数据应用场景主要是分析类应用，如：电信、金融、政务、能源等行业的决策辅助、预测预警、统计分析、经营分析等。　　在行业大数据应用中采用NewSQL+NoSQL混合模式，充分利用NewSQL在结构化数据分析处理方面的优势，以及NoSQL在非结构数据处理方面的优势，实现NewSQL与NoSQL的功能互补，解决行业大数据应用对高价值结构化数据的实时处理、复杂的多表关联分析、即席查询、数据强一致性等要求，以及对海量非结构化数据存储和精确查询的要求。在应用中，NewSQL承担高价值密度结构化数据的存储和分析处理工作，NoSQL承担存储和处理海量非结构化数据和不需要关联分析、Ad-hoc查询较少的低价值密度结构化数据的工作。　　当前电信运营商在集中化BI系统建设过程中面临着数据规模大、数据处理类型多等问题，并且需要应对大量的固定应用，以及占统计总数80%以上的突发性临时统计(ad-hoc)需求。在集中化BI系统的建设中采用NewSQL+NoSQL混搭的模式，充分利用NewSQL在复杂分析、即席查询等方面处理性能的优势，及NoSQL在非结构化数据处理和海量数据存储方面的优势，实现高效低成本。　　集中化BI系统数据存储架构　　集中化BI系统按照数据类型和处理方式的不同，将结构化数据和非结构化数据分别存储在不同的系统中：非结构化数据在Hadoop平台上存储与处理;结构化、不需要关联分析、Ad-hoc查询较少的数据保存在NoSQL数据库或Hadoop平台;结构化、需要关联分析或经常ad-hoc查询的数据，保存在NewSQL MPP数据库中，短期高价值数据放在高性能平台，中长期放在低成本产品中。　　结语　　当前信息化应用的多样性、复杂性，以及三种数据库架构各自所具有的优势和局限性，造成任何一种架构的数据库都不能完全满足应用需求，因此不同架构数据库混合使用，从而弥补其他架构的不足成为必然选择。根据应用场景采用不同架构数据库进行组合搭配，充分发挥每种架构数据库的特点和优势，并且与其他架构数据库形成互补，完全涵盖应用需求，保证数据资源的最优化利用，将成为未来一段时期内信息化应用主要采用的解决方式。　　目前在国内市场上，OldSQL主要为Oracle、IBM等国外数据库厂商所垄断，达梦、金仓等国产厂商仍处于追赶状态;南大通用凭借国产新型数据库GBase 8a异军突起，与EMC的Greenplum和HP的Vertica跻身NewSQL市场三强;NoSQL方面用户则大多采用Hadoop开源方案。

虽然之前一直听说过 ftrace，但从来没将它用在实战中，在一次客户排查问题中，遇到了比较奇怪的现象，一位精通内核的朋友建议使用 ftrace 来定位一下。虽然那一次并没有使用 ftrace，但也让我觉得，后面我们势必要提供 ftrace 相关的工具帮助我们在线上定位问题，所以自己也决定重新学习使用下 ftrace，当然也决定写一系列的相关出来，这里就先简单介绍下 ftrace。 首先我们需要知道，什么是 ftrace？根据 Linux Doc 的介绍，ftrace 是一个 Linux 内部的 trace 工具，能够帮助开发者和系统设计者知道内核当前正在干啥，从而更好的去分析性能问题。 Ftrace 能帮我们分析内核特定的事件，譬如调度，中断等，也能帮我们去追踪动态的内核函数，以及这些函数的调用栈还有栈的使用这些。它也能帮我们去追踪延迟，譬如中断被屏蔽，抢占被禁止的时间，以及唤醒一个进程之后多久开始执行的时间。 可以看到，使用 ftrace 真的能做到对系统内核非常系统的剖析，甚至都能通过 ftrace 来学习 Linux 内核，不过在更进一步之前，我们需要学会的是 - 如何使用 ftrace。 要使用 ftrace，首先就是需要将系统的 debugfs 或者 tracefs 给挂载到某个地方，幸运的是，几乎所有的 Linux 发行版，都开启了 debugfs/tracefs 的支持，所以我们也没必要去重新编译内核了。 在比较老的内核版本，譬如 CentOS 7 的上面，debugfs 通常被挂载到 /sys/kernel/debug 上面（debug 目录下面有一个 tracing 目录），而比较新的内核，则是将 tracefs 挂载到 /sys/kernel/tracing ，无论是什么，我都喜欢将 tracing 目录直接 link 到 /tracing 。后面都会假设直接进入了 /tracing 目录，后面，我会使用 Ubuntu 16.04 来举例子，内核版本是 4.13 来举例子。 我们使用 ls 来看看目录下面到底有什么： 可以看到，里面有非常多的文件和目录，具体的含义，大家可以去详细的看官方文档的解释，后面只会重点介绍一些文件。 我们可以通过 available_tracers 这个文件知道当前 ftrace 支持哪些插件。 通常用的最多的就是 function 和 function_graph ，当然，如果我们不想 trace 了，可以使用 nop 。我们首先打开 function ： 上面我们将 function 写入到了 current_tracer 来开启 function 的 trace，我通常会在 cat 下 current_tracer 这个文件，主要是防止自己写错了。 然后 ftrace 就开始工作了，会将相关的 trace 信息放到 trace 文件里面，我们直接读取这个文件就能获取相关的信息。 我们可以设置只跟踪特定的 function 当然，如果我们不想 trace schedule 这个函数，也可以这样做： 或者也可以这样做： Function filter 的设置也支持 *match ， match* ， *match* 这样的正则表达式，譬如我们可以 echo "*lock*" < set_ftrace_notrace 来禁止跟踪带 lock 的函数， set_ftrace_notrace 文件里面这时候就会显示： 相比于 function ， function_graph 能让我们更加详细的去知道内核函数的上下文，我们打开 function_graph ： 我们也可以只跟踪某一个函数的堆栈 上面提到了 function 的 trace，在 ftrace 里面，另外用的多的就是 event 的 trace，我们可以在 events 目录下面看支持那些事件： 上面列出来的都是分组的，我们可以继续深入下去，譬如下面是查看 sched 相关的事件： 对于某一个具体的事件，我们也可以查看： 不知道大家注意到了没有，上述目录里面，都有一个 enable 的文件，我们只需要往里面写入 1，就可以开始 trace 这个事件。譬如下面就开始 trace sched_wakeup 这个事件： 我们也可以 trace sched 里面的所有事件： 当然也可以 trace 所有的事件： 从上面的例子可以看到，其实使用 ftrace 并不是那么方便，我们需要手动的去控制多个文件，但幸运的是，我们有 trace-cmd ，作为 ftrace 的前端， trace-cmd 能够非常方便的让我们进行 ftrace 的操作，譬如我们可以使用 record 命令来 trace sched 事件： 然后使用 report 命令来查看 trace 的数据： 当然，在 report 的时候也可以加入自己的 filter 来过滤数据，譬如下面，我们就过滤出 sched_wakeup 事件并且是 success 为 1 的。 大家可以注意下 success == 1 ，这其实是一个对事件里面 field 进行的表达式运算了，对于不同的事件，我们可以通过查看起 format 来知道它的实际 fields 是怎样的，譬如： 上面只是简单的列出了 ftrace 相关的使用，后续我会在写一些我们或者业界是如何用 ftrace 来解决问题的。另外，我们正在用 ftrace 开发非常多的性能诊断工具，如果你对这一块感兴趣，欢迎联系我 tl@pingcap.com 。

我们介绍了 TiDB Operator 的 Controller Manager 的设计和实现，了解了各个 Controller 如何接受和处理变更。在这篇文章中，我们将讨论组件的 Controller 的实现。TiDBCluster Controller 负责了 TiDB 主要组件的生命周期管理，我们将以此为例， 介绍组件控制循环的编排设计。我们将会了解到完成 TiDB 集群的生命周期管理过程中，各种控制循环事件经过了怎样的编排，这些事件中又完成了哪些资源管理操作。在阅读时，大家了解这些工作的大致过程和定义即可，我们将在下一篇文章中具体介绍各个组件如何套用下面的范式。组件控制循环的调用在上一篇文章的代码介绍中，我们提到了 TiDBCluster controller 的 updateTidbCluster 函数，位于 pkg/controller/tidbcluster/tidb_cluster_control.go，它是 TiDB 组件生命周期管理的入口，调用了一系列生命周期管理函数。略去注释，我们可以发现 updateTidbCluster 函数依次调用了以下函数：c.reclaimPolicyManager.Sync(tc)c.orphanPodsCleaner.Clean(tc)c.discoveryManager.Reconcile(tc)c.ticdcMemberManager.Sync(tc)c.tiflashMemberManager.Sync(tc)c.pdMemberManager.Sync(tc)c.tikvMemberManager.Sync(tc)c.pumpMemberManager.Sync(tc)c.tidbMemberManager.Sync(tc)c.metaManager.Sync(tc)c.pvcCleaner.Clean(tc)c.pvcResizer.Resize(tc)c.tidbClusterStatusManager.Sync(tc)这些函数可以分为两类，一是 TiDB 组件的视角组织的控制循环实现，例如 PD，TiDB，TiKV，TiFlash，TiCDC，Pump，Discovery，另外一类是负责管理 TiDB 组件所使用的 Kubernetes 资源的管理以及其他组件外围的生命周期管理操作，例如 PV 的 ReclaimPolicy 的维护，OrphanPod 的清理，Kubernetes 资源的 Meta 信息维护，PVC 的清理和扩容，TiDBCluster 对象的状态管理等。TiDB 组件的生命周期管理过程TiDB 的主要组件控制循环的代码分布在 pkg/manager/member 目录下以 _member_manager.go 结尾的文件下，比如 pd_member_manager.go，这些文件又引用了诸如 _scaler.go，_upgrader.go 的文件，这些文件包含了扩缩容和升级相关功能的实现。从各个组件的 _member_manager.go 相关文件，我们可以提炼出以下通用实现：// Sync Serviceif err := m.syncServiceForTidbCluster(tc); err != nil { return err}// Sync Headless Serviceif err := m.syncHeadlessServiceForTidbCluster(tc); err != nil { return err}// Sync StatefulSetreturn syncStatefulSetForTidbCluster(tc)func syncStatefulSetForTidbCluster(tc *v1alpha1.TidbCluster) error { if err := m.syncTidbClusterStatus(tc, oldSet); err != nil { klog.Errorf("failed to sync TidbCluster: [%s/%s]"s status, error: %v", ns, tcName, err) } if tc.Spec.Paused { klog.V(4).Infof("tidb cluster %s/%s is paused, skip syncing for statefulset", tc.GetNamespace(), tc.GetName()) return nil } cm, err := m.syncConfigMap(tc, oldSet) newSet, err := getnewSetForTidbCluster(tc, cm) if err := m.scaler.Scale(tc, oldSet, newSet); err != nil { return err } if err := m.failover.Failover(tc); err != nil { return err } if err := m.upgrader.Upgrade(tc, oldSet, newSet); err != nil { return err } return UpdateStatefulSet(m.deps.StatefulSetControl, tc, newSet, oldSet)}登录后复制这段代码主要完成了同步 Service 和 同步 Statefulset 的工作，同步 Service 主要是为组件创建或同步 Service 资源，同步 Statefulset 具体包含了一下工作：同步组件的 Status;检查 TiDBCluster 是否停止暂停了同步;同步 ConfigMap;根据 TidbCluster 配置生成新的 Statefulset，并且对新 Statefulset 进行滚动更新，扩缩容，Failover 相关逻辑的处理;创建或者更新 Statefulset;组件的控制循环是对上面几项工作循环执行，使得组件保持最新状态。下面将介绍 TiDB Operator 中这几项工作具体需要完成哪些方面的工作。同步 Service一般 Service 的 Reconcile 在组件 Reconcile 开始部分，它负责创建和同步组件所使用的 Service，例如 cluster1-pd 和 cluster1-pd-peer。在控制循环函数中，会调用 getNewServiceForTidbCluster 函数，通过 Tidbcluster CR 中记录的信息创建一个新的 Service 的模板，如果 Service 不存在，直接创建 Service，否则，通过比对新老 Service Spec 是否一致，来决定是否要更新 Service 对象。TiDB 组件使用的 Service 中，包括了 Service 和 Headless Serivce，为组件提供了被访问的能力。当组件不需要知道是哪个实例正在与它通信，并且可以接受负载均衡方式的访问，则可以使用 Service 服务，例如 TiKV，TiDB 等组件访问 PD 时，就可以使用 Service 地址。当组件需要区分是那个 Pod 在提供服务时，则需要用 Pod DNS 进行通信，例如 TiKV 在启动时，会将自己的 Pod DNS 作为 Advertise Address 对外暴露，其他 Pod 可以通过这个 Pod DNS 访问到自己。同步 Status完成 Service 的同步后，组件接入了集群的网络，可以在集群内访问和被访问。控制循环会进入 syncStatefulSetForTidbCluster，开始对 Statefulset 进行 Reconcile，首先是使用 syncTidbClusterStatus 对组件的 Status 信息进行同步，后续的扩缩容、Failover、升级等操作会依赖 Status 中的信息进行决策。同步 Status 是 TiDB Operator 比较关键的操作，它需要同步 Kubernetes 各个组件的信息和 TiDB 的集群内部信息，例如在 Kubernetes 方面，在这一操作中会同步集群的副本数量，更新状态，镜像版本等信息，检查 Statefulset 是否处于更新状态。在 TiDB 集群信息方面，TiDB Operator 还需要将 TiDB 集群内部的信息从 PD 中同步下来。例如 PD 的成员信息，TiKV 的存储信息，TiDB 的成员信息等，TiDB 集群的健康检查的操作便是在更新 Status 这一操作内完成。检查 TiDBCluster 是否暂停同步更新完状态后，会通过 tc.Spec.Paused 判断集群是否处于暂停同步状态，如果暂停同步，则会跳过下面更新 Statefulset 的操作。同步 ConfigMap在同步完 Status 之后，syncConfigMap 函数会更新 ConfigMap，ConfigMap 一般包括了组件的配置文件和启动脚本。配置文件是通过 YAML 中 Spec 的 Config 项提取而来，目前支持 TOML 透传和 YAML 转换，并且推荐 TOML 格式。启动脚本则包含了获取组件所需的启动参数，然后用获取好的启动参数启动组件进程。在 TiDB Operator 中，当组件启动时需要向 TiDB Operator 获取启动参数时，TiDB Operator 侧的信息处理会放到 discovery 组件完成。如 PD 获取参数用于决定初始化还是加入某个节点，就会使用 wget 访问 discovery 拿到自己需要的参数。这种在启动脚本中获取参数的方法，避免了更新 Statefulset 过程中引起的非预期滚动更新，对线上业务造成影响。生成新 StatefulsetgetNewPDSetForTidbCluster 函数会得到一个新的 Statefulset 的模板，它包含了对刚才生成的 Service，ConfigMap 的引用，并且根据最新的 Status 和 Spec 生成其他项，例如 env，container，volume 等，这个新的 Statefulset 还需要送到下面 3 个流程进行滚动更新，扩缩容，Failover 方面的加工，最后将这个新生成的 Statefulset 会被送到 UpdateStatefulSet 函数处理，判断其是否需要实际更新到组件对应的 Statefulset。新 Statefulset 的加工(一): 滚动更新m.upgrader.Upgrade 函数负责滚动更新相关操作，主要更新 Statefulset 中 UpgradeStrategy.Type 和 UpgradeStrategy.Partition，滚动更新是借助 Statefulset 的 RollingUpdate 策略实现的。组件 Reconcile 会设置 Statefulset 的升级策略为滚动更新，即组件 Statefulset 的 UpgradeStrategy.Type 设置为 RollingUpdate 。在 Kubernetes 的 Statefulset 使用中，可以通过配置 UpgradeStrategy.Partition 控制滚动更新的进度，即 Statefulset 只会更新序号大于或等于 partition 的值，并且未被更新的 Pod。通过这一机制就可以实现每个 Pod 在正常对外服务后才继续滚动更新。在非升级状态或者升级的启动阶段，组件的 Reconcile 会将 Statefulset 的 UpgradeStrategy.Partition 设置为 Statefulset 中最大的 Pod 序号，防止有 Pod 更新。在开始更新后，当一个 Pod 更新，并且重启后对外提供服务，例如 TiKV 的 Store 状态变为 Up，TiDB 的 Member 状态为 healthy，满足这样的条件的 Pod 才被视为升级成功，然后调小 Partition 的值进行下一 Pod 的更新。新 Statefulset 的加工(二): 扩缩容m.scaler.Scale 函数负责扩缩容相关操作，主要是更新 Statefulset 中组件的 Replicas。Scale 遵循逐个扩缩容的原则，每次扩缩容的跨度为 1。Scale 函数会将 TiDBCluster 中指定的组件 Replicas 数，如 tc.Spec.PD.Replicas，与现有比较，先判断是扩容需求还是缩容需求，然后完成一个步长的扩缩容的操作，再进入下一次组件 Reconcile，通过多次 Reconcile 完成所有的扩缩容需求。在扩缩容的过程中，会涉及到 PD 转移 Leader，TiKV 删除 Store 等使用 PD API 的操作，组件 Reconcile 过程中会使用 PD API 完成上述操作，并且判断操作是否成功，再逐步进行下一次扩缩容。新 Statefulset 的加工(三): Failoverm.failover.Failover 函数负责容灾相关的操作，包括发现和记录灾难状态，恢复灾难状态等，在部署 TiDB Operator 时配置打开 AutoFailover 后，当发现有 Failure 的组件时记录相关信息到 FailureStores 或者 FailureMembers 这样的状态存储的键值，并启动一个新的组件 Pod 用于承担这个 Pod 的工作负载。当原 Pod 恢复工作后，通过修改 Statefulset 的 Replicas 数量，将用于容灾时分担工作负载的 Pod 进行缩容操作。但是在 TiKV/TiFlash 的容灾逻辑中，自动缩容容灾过程中的 Pod 不是默认操作，需要设置 spec.tikv.recoverFailover: true 才会对新启动的 Pod 缩容。使用新 Statefulset 进行更新在同步 Statefulset 的最后阶段，已经完成了新 Statefulset 的生成，这时候会进入 UpdateStatefulSet 函数，这一函数中主要比对新的 Statefulset 和现有 StatefulSet 差异，如果不一致，则进行 Statefulset 的实际更新。另外，这一函数还需要检查是否有没有被管理的 Statefulset，这部分主要是旧版本使用 Helm Chart 部署的 TiDB，需要将这些 Statefulset 纳入 TiDB Operator 的管理，给他们添加依赖标记。完成上述操作后，TiDBCluster CR 的 Status 更新到最新，相关 Service，ConfigMap 被创建，生成了新的 Statefulset，并且满足了滚动更新，扩缩容，Failover 的工作。组件的 Reconcile 周而复始，监控着组件的生命周期状态，响应生命周期状态改变和用户输入改变，使得集群在符合预期的状态下正常运行。其他生命周期维护工作除了 TiDB 主要组件的视角之外，还有一些运维操作被编排到了下面的函数实现中，他们分别负责了以下工作：Discovery，用于 PD 启动参数的配置和 TiDB Dashboard Proxy，Discovery 的存在，可以提供一些动态信息供组件索取，避免了修改 ConfigMap 导致 Pod 滚动更新。Reclaim PolicyManager，用于同步 tc.Spec.PVReclaimPolicy 的配置，默认配置下会将PV 的 Reclaim Policy 设置为 Retain，降低数据丢失的风险。OrphanPodCleaner，用于在 PVC 创建失败的时候清除 Pod，让 Statefulset Controller 重试 Pod 和对应 PVC 的创建。PVC Cleaner 用于 PVC 相关资源清理，清理被标记可以删除的 PVC。PVC Resizer 用于 PVC 的扩容，在云上使用时可以通过修改 TidbCluster 中的 Storage 相关配置修改 PVC 的大小。Meta Manager 用于同步 StoreIDLabel，MemberIDLabel，NamespaceLabel 等信息到 Pod，PVC，PV 的 label 上。TiDBCluster Status Manager 用于同步 TidbMonitor 和 TiDB Dashboard 相关信息。小结这篇文章介绍了 TiDBCluster 组件的控制循环逻辑的设计，试图让大家了解，当 TiDBCluster Controller 循环触发各个组件的 Reconcile 函数时，组件 Reconcile 函数是按照怎样的流程巡检组件的相关资源，用户预期的状态，是如何通过 Reconcile 函数，变成实际运行的组件。TiDB Operator 中的控制循环都大致符合以上的设计逻辑，在后面的文章中，我们会具体介绍每个组件是如何套用上面的设计逻辑，实现组件的生命周期管理。如果有什么好的想法，欢迎通过 #sig-k8s 或 pingcap/tidb-operator 参与 TiDB Operator 社区交流。数据库分布式激光投影和LED投影的区别，哪个更好？精选推荐广告TiDB Operator 源码阅读 (四) 组件的控制循环218阅读·0评论·0点赞2021年6月30日TiDB、mysql修改系统变量/常用语句（杀死process中的进程）1425阅读·0评论·0点赞2019年12月5日TiDB Operator 架构67阅读·0评论·1点赞2022年7月11日TiDB 的正确使用姿势1251阅读·0评论·1点赞2020年2月27日TiDB 优化方案和常见问题2820阅读·0评论·1点赞2020年5月24日tidb使用坑记录4097阅读·0评论·1点赞2018年2月22日抑郁自测题：35分以上是重度抑郁，测测你的抑郁有多深？国际专业抑郁测试广告tidb 架构 ~Tidb学习系列(4)210阅读·0评论·0点赞2018年11月1日TiDB SQL开发基础——增删改查3252阅读·0评论·0点赞2018年7月19日TiDB 官方设计文档翻译（一）1.5W阅读·0评论·3点赞2017年3月5日mysql 游标循环_MySQL 游标 循环1456阅读·0评论·1点赞2021年1月18日TiDB Operator 需要的 RBAC 规则53阅读·0评论·1点赞2022年7月12日TiDB 最佳实践系列（五）Java 数据库应用开发指南2752阅读·0评论·1点赞2019年11月7日TiDB 源码阅读系列文章（十六）INSERT 语句详解189阅读·0评论·0点赞2018年8月20日批量添加数据到数据库1413阅读·0评论·0点赞2018年5月28日tidb源码编译安装，从入门到差点放弃1267阅读·2评论·0点赞2020年8月25日TiDB 内核-源码解读 Point_Get 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答案：许华升一共有三个兄弟姐妹，分别是大哥许华明、二哥许华强和妹妹许华玲。解释：许华升是中国知名企业家，现任安徽省工商联主席、安徽省企业家联合会会长。他的家庭背景比较低调，但是据媒体报道，他有三个兄弟姐妹，他的大哥叫许华明，二哥叫许华强，妹妹叫许华玲。其中许华明是一名企业家，曾担任过华润地产股份有限公司董事长；许华强则是一名军人，曾担任过中国海军某一部队的政治委员。拓展：许华升的家庭背景一直备受关注，因为他出身普通家庭，却凭借自己的努力和才干成为了成功的企业家。他的家庭背景也给了其他想要创业的人很大的鼓舞和启示。此外，许华升的三个兄弟姐妹也都各自有着不同的职业和经历，值得关注。

是的。根据查询字节官网显示pingcap被字节收购了。PingCAP成立于2015年，是一家企业级开源分布式数据库厂商。

问题一：鬼使神差是什么生肖 你好，答案是龙，在十二地支中十二种生肖代表的动物，只有龙是虚构的动物。自古中国人就把龙、凤凰、麒麟、乌龟称为四灵，认为是最吉祥的动物。龙具有马一样长脸、蛇一样的身躯，背上有八十一片鳞片，四肢则象鸡爪。既能在空中飞舞，又能潜水。神出鬼没，变幻莫测。而鳞片八十一这个数目，更具舞尽希望的意义。龙确实是集千万娇宠于一身。 希望我的回答可以帮到你 问题二：神差鬼使属什么生肖 牛 马 牛头马面 问题三：身不由已指什么动物 猴 身不由己 [shēn bù yóu jǐ] 生词本 基本释义 由：听从。身体不由自己作主。 贬义 出 处 《宋元戏文辑佚u30fb陈巡检梅岭失妻》：“瓜期信通；为着功名；奔走西东。见说出路自觉心慵；身不由己；意冲冲。” 宋元戏文辑佚u30fb陈巡检梅岭失妻 例 句 我到这儿也是～，既然是国家需要，就只好服从分配了。 近反义词 近义词 不由自主 情不自禁 鬼使神差 阴错阳差 反义词 独立自主 从心所欲 问题四：竟岁何曾闷，终身不拟忙。（闷） 猜一个动物是什么？ 是什么动物 问题五：动物迷语，脑筋急转弯。做鬼也风流打一动物 鱼算不算动物 问题六：有凤来仪是什么生肖 【成语】：有凤来仪 【读音】：yǒu fèng lái yí 【释义】：凤：凤凰，传说中的百鸟之王；仪：仪容。古时吉祥的征兆。 【出处】：《尚书u30fb益稷》：“箫韶九成，凤皇来仪。” 【示例】：宝玉道：“这太板了。莫若‘有凤来仪"四字。”（清u30fb曹雪芹《红楼梦》第十七回） 问题七：小动物被抱着玩来玩去是什么感受 不由自主 bù yóu zì zhǔ 【解释】由不得自己，控制不住自己。 【出处】清u30fb曹雪芹《红楼梦》第八十一回：“我也不很记得了，但觉自己身子不由自主，倒象有什么人，拉拉扯扯，要我杀人才好。” 【结构】兼语式。 【用法】可用于整个人；也可用于人体的某一部分。一般作谓语、状语。 【正音】不；不能读作“bú”。 【辨形】主；不能写作“住”。 【近义词】身不由己、鬼使神差 【反义词】独立自主、自力更生 【辨析】～和“身不由己”；都有“不由自己”的意思。但～偏重在自己控制不了自己；不知不觉地做某事情；“身不由己”偏重在自己的行动完全由别人支配；自己不能做主。 【例句】 (1)我一点权都没有；什么事都～。 (2)在封建官宦家庭中的小姐婚事～；因此留下许多遗憾。 问题八：纱窗日落渐黄昏，金屋无人见泪痕。（沙） 猜一个动物是什么？ 答:蛇。

ULN2003是七重达林顿阵列，是为TTL电路，5V CMOS电路而设计的。如果你用于驱动ULN2003的芯片电路是TTL电路，5V CMOS电路，电路的输出直接接ULN2003的输入，不加限流电阻。如果你用于驱动ULN2003的芯片电路电源大于5V，可考虑加适当的限流电阻。

贝海伦。贝海伦隐形眼镜是美国博士伦公司旗下新推出的隐形眼镜品牌，因此i是叫贝海伦隐形眼镜，在当地博士伦眼镜专卖店可以购买的到。

当ULN2003用于驱动感性元件时，如果在ULN2003的达林顿管输入端输入低电平使其截止，由于感性元件中的电流不能突变，因此会产生一个瞬时高压送到林顿管输出端，如果没有二极管泄放，会击穿达林顿管，泄放二极管的作用就是在这种时候对达林顿管起保护作用。