作者： opkcloud 原文来源：https://tidb.net/blog/0c232790
一、前言
1. 企业 & 行业 & 业务介绍
金融数据校验核对。
2. 目前遇到的数据库挑战
MySQL 大数据量查询耗时太长。
3. 参加活动的原因
了解 TiDB 敏捷模式，探索数据库查询效率新方向。
4. 敏捷模式的体验总结
可视化界面方便 TiDB 集群安装及对集群的管理，能够快速创建 TiDB 数据集群投入使用。
5. 敏捷模式是否能应对该挑战
敏捷模式较为灵活，扩展性强，TiDB 大数据量查询效率明显比 MySQL 更强，能够满足大数据量查询场景需求。
二、平凯数据库敏捷模式使用步骤
1. 云服务器配置：
TEM：CentOS 7.9 64 位 8 核 16G，可降低配置
TiDB cluster：CentOS 7.9 64 位 8 核 16G
2.TEM 部署流程
2.1 从飞书文档下载 TEM 安装包，并上传云服务器
2.2 解压安装包
tar xvf tem-amd64.tar.gzcd tem-package-v3.1.0-linux-amd64
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2.3 修改元数据库文件 vim metadb_topology.yaml，配置中 IP 使用云服务器内网 IP
global: user: "tidb" ssh_port: 22 deploy_dir: "/tidb-deploy" data_dir: "/tidb-data" arch: "amd64"
pd_servers: - host: 172.16.16.12
tidb_servers: - host: 172.16.16.12 port: 4000
tikv_servers: - host: 172.16.16.12
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2.4 修改 TEM 配置文件 vim config.yaml，配置中 IP 使用云服务器内网 IP
global: user: "tidb" group: "tidb" ssh_port: 22 deploy_dir: "/tem-deploy" data_dir: "/tem-data" arch: "amd64" log_level: "info" enable_tls: false
server_configs: #这里指定tem 节点的全局配置 tem_servers: db_addresses: "172.16.16.12:4000" db_u: "root" db_pwd: "" db_name: "test" log_filename: "/tem-deploy/tem-server-8080/log/tem.log" log_tem_level: "info" log_max_size: 300 log_max_days: 30 log_max_backups: 0
tem_servers: - host: "172.16.16.12" port: 8080 mirror_repo: true # 是否开启镜像仓库，多个TEM节点时，最多只允许一个节点的开启
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2.5 执⾏部署 TEM 命令
执行脚本后，1 分钟左右可完成 TEM 安装。
2.6 部署完成之后，TEM 服务会⾃动启动，请使⽤下⾯的地址访问 TEM。
# http://<TEM 部署ip地址>:<port>/loginhttp://106.52.60.242:8080/
# TEM 默认⽤户为 admin, 默认密码为 admin
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三、用 TEM 部署平凯数据库敏捷模式
1. 配置凭证
2. 下载敏捷模式安装包，进行组件管理
3. 配置中控机
4. 配置集群主机
5. 创建集群
5.1 填写集群基础信息，选择 敏捷模式
5.2 规划集群节点
5.3 配置集群参数和告警，默认 下一步
5.4 预览创建配置，确认无误后点击“创建”按钮启动创建任务
5.5 集群创建成功后，集群概览
6. 调整下平凯数据库敏捷模式全局变量
set global tidb_runtime_filter_mode=LOCAL;set global tidb_opt_enable_mpp_shared_cte_execution=on;set global tidb_rc_read_check_ts=on;set global tidb_analyze_skip_column_types="json,blob,mediumblob,longblob,mediumtext,longtext";set global tidb_enable_collect_execution_info=off;set global tidb_enable_instance_plan_cache=on;set global tidb_instance_plan_cache_max_size=2GiB;set global tidbx_enable_tikv_local_call=on;set global tidbx_enable_pd_local_call=on;set global tidb_schema_cache_size=0;
-- 是否持久化到集群：否，仅作用于当前连接的 TiDB 实例set global tidb_enable_slow_log=off;
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四、性能测试
造数到 TiDB，使用 sysbench 造 5 张表数据，每张表 200 w 数据量；
sysbench oltp_read_write \ --mysql-host=43.139.31.238 \ --mysql-port=4000 \ --mysql-user=root \ --mysql-password='v%o9Hh8g$!Tdbgb' \ --mysql-db=sbtest \ --tables=5 \ --table-size=2000000 \ --db-driver=mysql \ --mysql-ignore-errors=all \ --create_secondary=off \ --auto-inc=on \ prepare
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造数到 MySQL，使用 sysbench 造 5 张表数据，每张表 200 w 数据量；
sysbench oltp_read_write \ --mysql-host=129.204.86.3 \ --mysql-port=3306 \ --mysql-user=root \ --mysql-password='password' \ --mysql-db=sbtest \ --tables=5 \ --table-size=2000000 \ --db-driver=mysql \ --mysql-ignore-errors=all \ --create_secondary=off \ --auto-inc=on \ prepare
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结论：TPS/QP、平均延迟指标上，TiDB 优于 MySQL，性能提升在 30% 以上，延迟降低约 30%。
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