对于海量数据的思考
一、MySQL体系结构是否适合大数据存储、计算
二、HTAP-TIDB解决方案轻松应对100亿级别AP+TP业务
1.各行业数据量增长的现状
有望达到18300亿元，年复合增速高达25%，我国边缘计算发展将在接下来的两年迎来高峰期。
到2020年，平均下来，一个人每天会产生1.5G的数据，每辆车会产生4TB的数据，每架飞机会产生40TB的数据，每个小型的工厂会产生1PB数据.
2.海量数据，给企业带来的挑战
容量挑战
并发挑战
扩容挑战
数据孤岛
实时计算(T+0)
3.海量数据，给企业带来的机遇()
用户画像
实时决策
成本控制
传统解决方案:TP+AP+ETL-1
传统解决方案:TP+AP+ETL-2
传统解决方案:TP+AP+ETL-3
传统解决方案:TP+AP+ETL-4
一、MySQL体系结构是否适合大数据存储、计算
1.MySQL CIS工作模型
彩蛋:MySQL进程、线程工作模式，高并发下怎么破?
连接池
堆硬件
堆实例
读写分离
分库分表
