从“踩坑”到“精通”：TiDB 应用开发实战指南
在数据洪流的时代，企业对数据库的需求早已超越了传统的单点存储。我们追求海量数据的处理能力、实时的业务洞察，同时还要保证铁一般的事务一致性与容灾能力。TiDB 作为一款开源的分布式数据库，以其 HTAP（混合事务/分析处理）特性，成为了众多企业的“破局之选”。
然而，强大的工具更需要精湛的技艺。从“能用”到“好用”，再到“极致性能”，中间隔着无数个“坑”。作为数据库与应用开发人员，从实战中提炼的硬核开发指南，助你充分释放 TiDB 的潜能。
一、选型：TiDB 最佳战场在哪？
选对应用场景，你就成功了一半。如果你正面临以下痛点，那么 TiDB 将是你的“神兵利器”：
- 数据量瓶颈： 传统单机数据库已无法承载你的数据体量。
- 分库分表噩梦： 你不希望（或正深受其苦）实施复杂且难以维护的分库分表方案。
- HTAP 融合需求： 你需要同时处理事务（TP）和分析（AP）负载，实现实时数据决策。
- 高可用与强一致： 业务需要严格的事务处理能力和金融级的强一致性容灾。
- 访问模式： 数据访问模式没有明显、固定的热点。
二、事务的艺术：保持“小而美”
在分布式数据库中，事务管理是性能的核心，TiDB 也不例外。我们的核心原则是：保持事务“小而美”。大事务不仅会增加延迟，还容易引发冲突和内存压力。
实战铁律与系统限制：
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官方建议（核心）： 我们强烈建议将每个事务的记录数控制在 200 条以内，并且单条记录的数据大小小于 100KB。
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默认限制（了解）：
- 一个事务默认限制为 5000 个 SQL 命令。
- 单个键值对（Key-Value）条目默认不超过 6MB。
- 事务中键值对条目的总大小默认不超过 10GB。
提醒： 永远不要把批处理任务放在一个巨大的事务中。化整为零，小步快跑，才是分布式事务的最佳实践。
三、索引与查询：魔鬼在细节中
性能问题，80% 出在 SQL 查询上。而在 TiDB 中，对索引和查询的理解，直接决定了应用的响应速度。
1. 二级索引：不是越多越好
索引是查询的加速器，但也是写入的“减速带”。在 TiDB 中，每增加一个索引，都会在底层增加 Key-Value 对，影响写入和 Raft 复制的性能。
- 实战建议： 一张表的索引数量建议不超过 7 个。请仔细评估你的查询模式，只保留必要的索引。
2. 告别全表扫描
全表扫描是分布式数据库的性能“天敌”。以下几个必须避免的“坑”：
- 慎用
OR： 在WHERE条件中，尽量用IN或UNION替换OR。OR很容易导致优化器放弃索引。 IN列表限制： 使用IN时，其元素个数建议小于 300。- 模糊查询大忌： 避免使用
%前缀进行模糊查询（如LIKE '%keyword'），这必然导致全表扫描。 - 清空数据： 当需要删除全表数据时，请使用
TRUNCATE，它比DELETE更快，资源消耗更低。
四、性能调优：JDBC 配置“天花板”
应用层与数据库的连接配置，往往是被忽视的性能关键点。对于 Java 应用，合理的 JDBC 配置能带来显著提升。
推荐的 TiDB JDBC 最佳配置：
useServerPrepStmts=true：开启预编译。不仅是防止 SQL 注入的安全基石，也能提升执行效率。rewriteBatchedStatements=true：开启批处理。对于批量插入或更新场景，这是必须开启的性能“加速键”。useConfigs=maxPerformance：启用最大性能模式。prepStmtCacheSqlLimit=2048(示例值)：设置预缓存的 SQL 数量，根据应用实际情况调整。
结语
TiDB 为我们打开了海量数据实时处理的大门，但精通之路在于实践。从选型、事务设计、索引优化到 JDBC 配置，每一个细节都决定了应用的性能上限。希望这份实战指南能成为你开发 TiDB 应用的“避坑图”。工具只是基础，驾驭工具的开发者才是灵魂。