首页
/ TiFlash:开启HTAP新时代的强大引擎

TiFlash:开启HTAP新时代的强大引擎

2024-08-07 04:30:09作者:卓炯娓

在数据处理的世界中,混合事务/分析处理(HTAP)架构正逐渐成为主流。今天,我们向您隆重推荐一款在这一领域表现卓越的开源项目——TiFlash。

项目介绍

TiFlash是TiDB和TiDB Cloud的列式存储组件,专为混合事务/分析处理(HTAP)架构设计。它通过实时同步TiKV的Raft日志,以亚秒级的延迟确保数据更新,同时提供快照隔离级别的事务一致性读取。TiFlash利用大规模并行处理(MPP)计算架构,显著加速分析工作负载。

项目技术分析

TiFlash的技术基础深厚,其核心技术包括:

  • 列式存储:优化数据存储,提升查询效率。
  • 实时数据同步:通过Raft协议实现亚秒级数据同步。
  • MPP计算架构:大规模并行处理,加速复杂查询。
  • 事务一致性:确保读取操作的事务一致性,提升数据可靠性。

项目及技术应用场景

TiFlash的应用场景广泛,特别适合以下情况:

  • 实时分析:需要对大规模数据进行实时分析的场景。
  • 混合负载:同时处理事务和分析查询的复杂环境。
  • 高并发读取:需要高并发、低延迟读取操作的系统。

项目特点

TiFlash的独特之处在于:

  • 高性能:列式存储与MPP架构的结合,确保了卓越的查询性能。
  • 实时性:实时数据同步机制,满足对数据新鲜度的严苛要求。
  • 易用性:与TiDB无缝集成,简化部署和管理。
  • 开源社区支持:强大的开源社区支持,持续推动项目发展。

TiFlash不仅是一款技术先进的开源项目,更是一个强大的工具,助力企业和开发者轻松应对复杂的数据处理挑战。立即加入TiFlash的行列,开启您的HTAP新时代!


快速开始

构建TiFlash

  • 支持的硬件架构:x86-64 / amd64, aarch64
  • 支持的操作系统:Linux, MacOS

详细构建步骤和依赖包安装,请参考TiFlash GitHub仓库

加入TiFlash,让我们一起在数据的世界中探索无限可能!

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
152
1.96 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
ops-mathops-math
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
431
34
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
251
9
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
190
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
989
394
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
193
274
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
936
554
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
69