作者： TiDBer_33KPxVHw 原文来源：https://tidb.net/blog/eba8651e

一、前言

我所在的企业是一家快速发展的电商公司，业务涵盖线上零售、订单处理和用户数据分析。随着业务量激增，日均订单量已达百万级，原有的 MySQL 数据库面临严峻挑战。

主要痛点在于：

首先，高峰期并发读写导致响应延迟显著，影响用户体验；

其次，存储成本随数据膨胀快速上升，MySQL 的压缩效率有限；

最后，维护高可用架构复杂，故障恢复时间（RTO）难以控制在分钟级。

参与本次活动，旨在评估平凯数据库（TiDB）敏捷模式能否以更低的运维成本解决上述问题。经过两周深度测试，结论是：敏捷模式不仅平滑应对了挑战，其存算分离架构和自动压缩特性更带来了意外收益，直接实现了降本增效。本次体验完全达到了预期，团队已决定将其用于新的用户行为分析项目。

二、平凯数据库敏捷模式功能体验

1. 数据迁移体验从 MySQL 迁移至 TiDB 敏捷模式的过程极为平滑。我们使用推荐的 DM 工具，按照官方文档《从小数据量 MySQL 迁移数据到 TiDB》的指引，完成了约 500GB 核心订单数据的迁移。全程无需停机，通过全量 + 增量同步，最终数据一致性验证无误。迁移过程中，DM 工具的监控界面清晰展示了同步状态和延迟，便于运维。

2. MySQL 兼容性 TiDB 高度兼容 MySQL 5.7 协议，我们的业务应用几乎无需修改代码（仅有个别 SQL 语句因锁机制差异需微调）便直接连接上线。JDBC 驱动、常用 ORM 框架（如 MyBatis）和 SQL 语法（如窗口函数）均正常工作，极大降低了迁移的开发和测试成本。

3. 压缩比：降本增效显著这是本次体验最惊喜的部分。迁移前，MySQL 中该业务数据占用磁盘空间约 500GB。迁移至 TiDB 敏捷模式后，在执行手动 compact（使用 tikv-ctl 工具）后，磁盘空间降至约 180GB，压缩比接近 3:1。命令如下：bash 查看 TiKV 数据目录大小 du -sh /path/to/tikv/data/dir 存储成本的直接降低非常可观，对于长期运营而言意义重大。

4. 在线 DDL 操作易用性在线进行 DDL 操作的能力远超 MySQL。我们测试了常见的 schema 变更：- 为千万级大表添加字段（ALTER TABLE … ADD COLUMN …）耗时仅秒级，且对业务无感知。- 修改字段默认值、调整 varchar 长度等操作均瞬间完成。- 创建索引（CREATE INDEX）过程未锁表，应用可正常读写，体验流畅。

5. 高可用 / 容灾（三节点）通过 TEM 平台部署了三节点敏捷模式集群。我们模拟了单个 TiKV 节点宕机的故障：- 系统在 20 秒内自动感知故障并开始将宕机节点上的 Region Leader 重新选举到健康节点。- 期间应用仅有短暂（约 3 秒）的抖动，无任何数据写入失败或不一致。- RPO=0（无数据丢失），RTO 控制在 30 秒内，完全符合预期。

6. 可扩展性- 节点扩展：测试了从单节点扩展到三节点，通过 TEM 操作，仅需数分钟且全程在线。扩展后，Sysbench 只读性能提升近 2 倍，写入性能线性增长。- 功能扩展：额外部署了 TiCDC 组件，用于将实时增量数据同步至数仓。添加过程简单，通过 TEM 界面选择组件即可，对运行中的集群性能影响极小。

7. 性能表现使用 Sysbench 进行基准测试，对比同等规格的 MySQL（InnoDB 引擎）。在 oltp_read_write 场景下，TiDB 三节点集群的 QPS 表现稳定，且 P95 延迟在并发 200 线程时比 MySQL 低约 40%，完全满足我们高峰期的性能需求。

8. TEM 易用性- 部署：通过 TEM 部署敏捷模式集群异常简单，全程图形化引导，约 15 分钟即可完成一个生产可用集群的部署。- 多集群管控：我们在 TEM 中部署并管理了 2 个集群（测试 + 生产）。其统一的监控、告警和巡检功能（如一键健康检查）极大提升了运维效率。- 高可用：TEM 自身也采用三节点部署并建立了互信，确保了管理平台的高可用性。

三、电商行业数据库选型考虑

平凯数据库敏捷模式是一款面向云时代的现代数据库。其核心优势在于：极致的弹性伸缩能力、卓越的存储压缩效率、透明的高可用容灾以及通过 TEM 实现的极简运维。它并非仅是 MySQL 的替代品，而是提供了一个能伴随业务共同成长、无需担心数据库瓶颈的下一代解决方案。

行业场景建议：对于电商、金融、IoT 等数据增长快、并发高且对可用性要求严苛的行业，平凯数据库敏捷模式是理想选择。特别适用于：

1）需要弹性扩缩容以应对促销等活动的业务；

2）寻求从 MySQL 无缝迁移并降低存储成本的企业；

3）希望简化分库分表等复杂架构，用一套数据库应对 HTAP 混合负载的场景。