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。
前言:
MYSQL 应该是最流行了 WEB 后端数据库。虽然 NOSQL 最近越来越多的被提到，但是相信大部分架构师还是会选择 MYSQL 来做数据存储。本文作者总结梳理MySQL性能调优的15个重要变量，又不足需要补充的还望大佬指出。
1.DEFAULT_STORAGE_ENGINE
如果你已经在用MySQL 5.6或者5.7，并且你的数据表都是InnoDB，那么表示你已经设置好了。如果没有，确保把你的表转换为InnoDB并且设置default_storage_engine为InnoDB。
为什么？简而言之，因为InnoDB是MySQL(包括Percona Server和MariaDB)最好的存储引擎 – 它支持事务，高并发，有着非常好的性能表现(当配置正确时)。这里有详细的版本介绍为什么
2.INNODB_BUFFER_POOL_SIZE
这个是InnoDB最重要变量。实际上，如果你的主要存储引擎是InnoDB，那么对于你，这个变量对于MySQL是最重要的。
基本上，innodb_buffer_pool_size指定了MySQL应该分配给InnoDB缓冲池多少内存，InnoDB缓冲池用来存储缓存的数据，二级索引，脏数据(已经被更改但没有刷新到硬盘的数据)以及各种内部结构如自适应哈希索引。
根据经验，在一个独立的MySQL服务器应该分配给MySQL整个机器总内存的80%。如果你的MySQL运行在一个共享服务器，或者你想知道InnoDB缓冲池大小是否正确设置，详细请看这里。
3.INNODB_LOG_FILE_SIZE
InnoDB重做日志文件的设置在MySQL社区也叫做事务日志。直到MySQL 5.6.8事务日志默认值innodb_log_file_size=5M是唯一最大的InnoDB性能杀手。从MySQL 5.6.8开始，默认值提升到48M,但对于许多稍繁忙的系统，还远远要低。
根据经验，你应该设置的日志大小能在你服务器繁忙时能存储1-2小时的写入量。如果不想这么麻烦，那么设置1-2G的大小会让你的性能有一个不错的表现。这个变量也相当重要，更详细的介绍请看这里。
当然，如果你有大量的大事务更改，那么，更改比默认innodb日志缓冲大小更大的值会对你的性能有一定的提高，但是你使用的是autocommit，或者你的事务更改小于几k，那还是保持默认的值吧。
4.INNODB_FLUSH_LOG_AT_TRX_COMMIT
默认下，innodb_flush_log_at_trx_commit设置为1表示InnoDB在每次事务提交后立即刷新同步数据到硬盘。如果你使用autocommit，那么你的每一个INSERT, UPDATE或DELETE语句都是一个事务提交。
同步是一个昂贵的 *** 作(特别是当你没有写回缓存时)，因为它涉及对硬盘的实际同步物理写入。所以如果可能，并不建议使用默认值。
两个可选的值是0和2:
* 0表示刷新到硬盘，但不同步(提交事务时没有实际的IO *** 作)
* 2表示不刷新和不同步(也没有实际的IO *** 作)
所以你如果设置它为0或2，则同步 *** 作每秒执行一次。所以明显的缺点是你可能会丢失上一秒的提交数据。具体来说，你的事务已经提交了，但服务器马上断电了，那么你的提交相当于没有发生过。
显示的，对于金融机构，如银行，这是无法忍受的。不过对于大多数网站，可以设置为innodb_flush_log_at_trx_commit=0|2，即使服务器最终崩溃也没有什么大问题。毕竟，仅仅在几年前有许多网站还是用MyISAM，当崩溃时会丢失30s的数据(更不要提那令人抓狂的慢修复进程)。
那么，0和2之间的实际区别是什么？性能明显的差异是可以忽略不计，因为刷新到 *** 作系统缓存的 *** 作是非常快的。所以很明显应该设置为0，万一MySQL崩溃(不是整个机器)，你不会丢失任何数据，因为数据已经在OS缓存，最终还是会同步到硬盘的。
5.SYNC_BINLOG
已经有大量的文档写到sync_binlog，以及它和innodb_flush_log_at_trx_commit的关系，下面我们来简单的介绍下：
a) 如果你的服务器没有设置从服务器，而且你不做备份，那么设置sync_binlog=0将对性能有好处。
b) 如果你有从服务器并且做备份，但你不介意当主服务器崩溃时在二进制日志丢失一些事件，那么为了更好的性能还是设置为sync_binlog=0.
c) 如果你有从服务器并且备份，你非常在意从服务器的一致性，以及能及时恢复到一个时间点(通过使用最新的一致性备份和二进制日志将数据库恢复到特定时间点的能力)，那么你应该设置innodb_flush_log_at_trx_commit=1，并且需要认真考虑使用sync_binlog=1。
问题是sync_binlog=1代价比较高 – 现在每个事务也要同步一次到硬盘。你可能会想为什么不把两次同步合并成一次，想法正确 – 新版本的MySQL(5.6和5.7，MariaDB和Percona Server)已经能合并提交，那么在这种情况下sync_binlog=1的 *** 作也不是这么昂贵了，但在旧的mysql版本中仍然会对性能有很大影响。
6.INNODB_FLUSH_METHOD
将innodb_flush_method设置为O_DIRECT以避免双重缓冲.唯一一种情况你不应该使用O_DIRECT是当你 *** 作系统不支持时。但如果你运行的是Linux，使用O_DIRECT来激活直接IO。
不用直接IO，双重缓冲将会发生，因为所有的数据库更改首先会写入到OS缓存然后才同步到硬盘 – 所以InnoDB缓冲池和OS缓存会同时持有一份相同的数据。特别是如果你的缓冲池限制为总内存的50%，那意味着在写密集的环境中你可能会浪费高达50%的内存。如果没有限制为50%，服务器可能由于OS缓存的高压力会使用到swap。
简单地说，设置为innodb_flush_method=O_DIRECT。
7.INNODB_BUFFER_POOL_INSTANCES
MySQL 5.5引入了缓冲实例作为减小内部锁争用来提高MySQL吞吐量的手段。
在5.5版本这个对提升吞吐量帮助很小，然后在MySQL 5.6版本这个提升就非常大了，所以在MySQL5.5中你可能会保守地设置innodb_buffer_pool_instances=4，在MySQL 5.6和5.7中你可以设置为8-16个缓冲池实例。
你设置后观察会觉得性能提高不大，但在大多数高负载情况下，它应该会有不错的表现。
对了，不要指望这个设置能减少你单个查询的响应时间。这个是在高并发负载的服务器上才看得出区别。比如多个线程同时做许多事情。
8.INNODB_THREAD_CONCURRENCY
InnoDB有一种方法来控制并行执行的线程数 – 我们称为并发控制机制。大部分是由innodb_thread_concurrency值来控制的。如果设置为0，并发控制就关闭了，因此InnoDB会立即处理所有进来的请求(尽可能多的)。
在你有32CPU核心且只有4个请求时会没什么问题。不过想像下你只有4CPU核心和32个请求时 – 如果你让32个请求同时处理，你这个自找麻烦。因为这些32个请求只有4 CPU核心，显然地会比平常慢至少8倍(实际上是大于8倍)，而然这些请求每个都有自己的外部和内部锁，这有很大可能堆积请求。
下面介绍如何更改这个变量，在mysql命令行提示符执行：
对于大多数工作负载和服务器，设置为8是一个好开端，然后你可以根据服务器达到了这个限制而资源使用率利用不足时逐渐增加。可以通过show engine innodb status\G来查看目前查询处理情况，查找类似如下行：
9.SKIP_NAME_RESOLVE
这一项不得不提及，因为仍然有很多人没有添加这一项。你应该添加skip_name_resolve来避免连接时DNS解析。
大多数情况下你更改这个会没有什么感觉，因为大多数情况下DNS服务器解析会非常快。不过当DNS服务器失败时，它会出现在你服务器上出现“unauthenticated connections” ，而就是为什么所有的请求都突然开始慢下来了。
所以不要等到这种事情发生才更改。现在添加这个变量并且避免基于主机名的授权。
10.INNODB_IO_CAPACITY, INNODB_IO_CAPACITY_MAX
* innodb_io_capacity：用来当刷新脏数据时，控制MySQL每秒执行的写IO量。
* innodb_io_capacity_max: 在压力下，控制当刷新脏数据时MySQL每秒执行的写IO量
首先，这与读取无关 – SELECT查询执行的 *** 作。对于读 *** 作，MySQL会尽最大可能处理并返回结果。至于写 *** 作，MySQL在后台会循环刷新，在每一个循环会检查有多少数据需要刷新，并且不会用超过innodb_io_capacity指定的数来做刷新 *** 作。这也包括更改缓冲区合并（在它们刷新到磁盘之前，更改缓冲区是辅助脏页存储的关键）。
第二，我需要解释一下什么叫“在压力下”，MySQL中称为”紧急情况”，是当MySQL在后台刷新时，它需要刷新一些数据为了让新的写 *** 作进来。然后，MySQL会用到innodb_io_capacity_max。
那么，应该设置innodb_io_capacity和innodb_io_capacity_max为什么呢？
最好的方法是测量你的存储设置的随机写吞吐量，然后给innodb_io_capacity_max设置为你的设备能达到的最大IOPS。innodb_io_capacity就设置为它的50-75%，特别是你的系统主要是写 *** 作时。
通常你可以预测你的系统的IOPS是多少。例如由8 15k硬盘组成的RAID10能做大约每秒1000随机写 *** 作，所以你可以设置innodb_io_capacity=600和innodb_io_capacity_max=1000。许多廉价企业SSD可以做4,000-10,000 IOPS等。
这个值设置得不完美问题不大。但是，要注意默认的200和400会限制你的写吞吐量，因此你可能偶尔会捕捉到刷新进程。如果出现这种情况，可能是已经达到你硬盘的写IO吞吐量，或者这个值设置得太小限制了吞吐量。
11.INNODB_STATS_ON_METADATA
如果你跑的是MySQL 5.6或5.7，你不需要更改innodb_stats_on_metadata的默认值，因为它已经设置正确了。
不过在MySQL 5.5或5.1，强烈建议关闭这个变量 – 如果是开启，像命令show table status会立即查询INFORMATION_SCHEMA而不是等几秒再执行，这会使用到额外的IO *** 作。
从5.1.32版本开始，这个是动态变量，意味着你不需要重启MySQL服务器来关闭它。
12.INNODB_BUFFER_POOL_DUMP_AT_SHUTDOWN &INNODB_BUFFER_POOL_LOAD_AT_STARTUP
innodb_buffer_pool_dump_at_shutdown和innodb_buffer_pool_load_at_startup这两个变量与性能无关，不过如果你偶尔重启mysql服务器(如生效配置)，那么就有关。当两个都激活时，MySQL缓冲池的内容(更具体地说，是缓存页)在停止MySQL时存储到一个文件。当你下次启动MySQL时，它会在后台启动一个线程来加载缓冲池的内容以提高预热速度到3-5倍。
两件事：
第一，它实际上没有在关闭时复制缓冲池内容到文件，仅仅是复制表空间ID和页面ID – 足够的信息来定位硬盘上的页面了。然后它就能以大量的顺序读非常快速的加载那些页面，而不是需要成千上万的小随机读。
第二，启动时是在后台加载内容，因为MySQL不需要等到缓冲池内容加载完成再开始接受请求(所以看起来不会有什么影响)。
从MySQL 5.7.7开始，默认只有25%的缓冲池页面在mysql关闭时存储到文件，但是你可以控制这个值 – 使用innodb_buffer_pool_dump_pct，建议75-100。
这个特性从MySQL 5.6才开始支持。
13.INNODB_ADAPTIVE_HASH_INDEX_PARTS
如果你运行着一个大量SELECT查询的MySQL服务器(并且已经尽可能优化)，那么自适应哈希索引将下你的下一个瓶颈。自适应哈希索引是InnoDB内部维护的动态索引，可以提高最常用的查询模式的性能。这个特性可以重启服务器关闭，不过默认下在mysql的所有版本开启。
这个技术非常复杂，在大多数情况下它会对大多数类型的查询直到加速的作用。不过，当你有太多的查询往数据库，在某一个点上它会花过多的时间等待AHI锁和闩锁。
如果你的是MySQL 5.7，没有这个问题 – innodb_adaptive_hash_index_parts默认设置为8，所以自适应哈希索引被切割为8个分区，因为不存在全局互斥。
不过在mysql 5.7前的版本，没有AHI分区数量的控制。换句话说，有一个全局互斥锁来保护AHI，可能导致你的select查询经常撞墙。
所以如果你运行的是5.1或5.6，并且有大量的select查询，最简单的方案就是切换成同一版本的Percona Server来激活AHI分区。
14.QUERY_CACHE_TYPE
如果人认为查询缓存效果很好，肯定应该使用它。好吧，有时候是有用的。不过这个只在你在低负载时有用，特别是在低负载下大多数是读取，小量写或者没有。
如果是那样的情况，设置query_cache_type=ON和query_cache_size=256M就好了。不过记住不能把256M设置更高的值了，否则会由于查询缓存失效时，导致引起严重的服务器停顿。
如果你的MySQL服务器高负载动作，建议设置query_cache_size=0和query_cache_type=OFF，并重启服务器生效。那样Mysql就会停止在所有的查询使用查询缓存互斥锁。
15.TABLE_OPEN_CACHE_INSTANCES
从MySQL 5.6.6开始，表缓存能分割到多个分区。
表缓存用来存放目前已打开表的列表，当每一个表打开或关闭互斥体就被锁定 – 即使这是一个隐式临时表。使用多个分区绝对减少了潜在的争用。
从MySQL 5.7.8开始，table_open_cache_instances=16是默认的配置。
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金融数据库的需求：
高效存储和检索大量时间序列数据和横截面数据
这两个 数据库都能存储 时间序列数据， 但不是 最高效的。
支持存储和检索大段文本数据
MySQL 和其他大部分关系型数据库的文本检索能力不强，用 LIKE 效率低，只能 硬匹配，PgSQL 提供全文检索功能 ( PgSQL 数据类型 包含 Text Search Types )，这是 PgSQL 很好的特性，可以充当轻量级搜索引擎。
对R和Python有稳定高效的接口
MySQL 和 PgSQL 这方面都没问题， 但 如果是 Python3， PgSQL 的 psycopg2（毫无争议的就是这个adapter） 稳定高效， 而MySQL的 Python3 adapter 比较多，相对没有 Python2 的稳定或高效。
具有一定存储和检索非结构化数据（例如图结构）的能力
一般情况下 图形结构不做转换是很难直接存到数据库的吧，我猜你说的非结构化数据 是树形结构吧，可以用 JSON 格式存储， MySQL 和 PgSQL 都提供 JSON 格式的存储功能，不同的是 MySQL 5.7 才有这个特性（当前最新版是5.7，也就是说近一两年才有的），而 PgSQL ( 当前最新版是9.6 ) 从 9.2 加入了 JSON Type， 这个特性至今已经相当成熟了。另外 JSON 格式不能满足你的话， PgSQL 还提供 XML 格式。
有好用易上手的GUI
Navicat 和 DataGrip 都支持 这两个数据库， 愿意花钱这个不是问题。
提供远程访问功能
远程访问，这么基本的功能肯定都有，就不用多说了吧
安全性高
这个不好说了， 看你们 DBA 和运维的实力咯（不过 MySQL 人好招）
数据库本身有能力处理复杂业务逻辑
MySQL 相对比较适合 简单粗暴的业务逻辑
PgSQL 处理复杂业务逻辑 有优势
综上， PgSQL 更适合。
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