哈哈！那就和其他高级一样了，分两门考试，实践考试+理论考试，然后综合成绩

快速获得积分呗 会员中心获得积分的规则写的很清楚啊

大西北也需要技术支持 西北五虎随便哪都行

当数仓和数据字典使用，后期规划：当前数仓作为原始数据，通过TiCDC到下游同步至kafka等作为数据分析和流数据使用，以满足不通的场景需求，如大屏数据展示，分析图表生成，数据异常监控等

恭喜恭喜，

1.实践：tiflash副本是列存的，针对多字段、大表等的查询有提速效果，实测过一张5000万的大表，不建tiflash的时候，全表查询，大约20-30分钟，建完tiflash副本后，查询时间约为30秒-2分钟左右。 2.官方文档： 快速的数据分析： TiFlash通过将热数据缓存于内存中，以及采用列式存储的方式，极大地提高了大数据分析的性能。它支持高并发的复杂查询，可以在毫秒级别返回分析结果。 大容量存储： TiFlash支持分布式存储，可以将庞大的数据集合存储在多个节点上，从而提供非常大的存储容量。这使得TiFlash成为处理海量数据的理想选择。 实时数据同步： TiFlash与Ti…

table_type = 'TEMPORARY’的是临时表，其余都是普通表

tikv奇数偶数不影响，PD最好为奇数，tikv只要注意磁盘空间是否满足就行

分布式数据库的优势就是可以随意的添加或剔除节点啊，踢节点前提是满足当前数据库的压力，比如TiKV节点在剔除之前要确保剩余节点的剩余空间可以接纳剔除节点的数据，再比如剔除TIDB节点前，需判断IO压力和CPU 内存的压力

GC时间有效范围内，应该可以吧？当GC开始后多版本同步后序列会不会乱？ 另外，主备库切换好像有个TICDC的Syncpoint功能吧，主要是做在线主备数据校验的，具体没试过，不知道对你的场景有没有用

这个要看具体的执行计划 原则上，应该limit有一个临界点值，超过每个值之后，执行计划可能会有偏差，比如 limit 100走索引，limit 101走全表扫描啥的，具体需要测试临界值是多少 应该下推将查询计划树中的 TopN 计算尽可能下推到距离数据源最近的地方，以尽早完成数据的过滤，进而显著地减少数据传输或计算的开销，也就是需要SQL优化一下 有个文档可以参考一下逻辑优化 - TopN 和 Limit 下推 - 《TiDB v6.5 中文文档》 - 书栈网 · BookStack

单表 逻辑备份 呗

1.建议分开部署 2.混合部署中，建议使用NUMA节点绑定技术来隔离CPU资源。这可以减少不同数据库实例之间的资源竞争，从而提高性能。确保TiDB和TiKV组件在同一台机器上时，合理配置NUMA节点，以优化CPU资源的使用 3.进行性能测试（如TPC-C基准测试）时，注意监控集群的性能稳定性。根据测试结果调整TiDB和TiKV的参数配置，以优化性能。例如，调整TiKV的线程池大小可以显著影响其处理能力 参考文档：https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/three-nodes-hybrid-deployment#三节点混合部署的最佳实践

有未执行完的SQL缓存，所以不会释放内存空间 建议检查优化SQL语句 尤其注意笛卡尔积 排序等 版本来说 如果有条件 肯定越高的版本越好（这里说的是正式版）因为是对之前版本问题和优化的累积处理版本 在性能和BUG上肯定有优势的

应该不是政策问题吧 国内大型云模型也有很多啊 阿里 腾讯 百度 啥的 应该是价钱没谈拢吧 哈哈

目前 TiDB Cloud Serverless Tier 仅支持在 AWS 上创建，但未来一定会支持更多的云厂商，同时 Serverless Tier 还支持多个区域，满足用户时延和数据存储区域选择的诉求

V10 SP1 SP2应该就是麒麟高级服务器版V10 SP1 SP2 现在麒麟V10已经有SP3

如果应用没有异常跟报错，偶发的这个错误可以忽略。这是读取网络传输的 tikv 数据失败，可能是偶发的网络问题，检查tikv和PD之间的网络状态