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shiyuhang0
V7
于 2021-12-15 加入
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Drizzle ORM 连接 TiDB Cloud Serverless 使用 $returningId() 出错求助
我理解你的场景是自增主键的场景 代码在这里:
drizzle-orm/drizzle-orm/src/tidb-serverless/session.ts at a086f59fba7f46f3a077893ba912c99e91eaa760 · drizzle-team/drizzle-orm · GitHub
根据这个代码,理论返回的 $returningId() 的数据量是你实际插入行数,不应该是个大数组才对。 但它这里有个 bug,插入多行的时候,除了第一个 id,后续的 id 都可能是错的,因为 tidb cloud id 不一定连续。会不会是后续基于返回的 id 处理的时候导致…
6 小时前
2025 TiDB 社区年度回顾:携手奔赴下一个十年!TiDB 登山礼盒五件套留言抽10位送!
登山礼盒太应景了! 我最近在爬山,TiDB 何尝不是~。希望 TiDB 越爬越高,带我们走向下一个10年的高峰。
1 天前
Tispark未按预期返回数据
能否 tispark 升级到 v3.2.3 试一下是否还有问题?
https://github.com/pingcap/tispark/releases/tag/v3.2.3
5 个月前
2024年了,TIDB Serverless版本可以在国内使用了吗?
可以了,上 aliyun 了
8 个月前
查看tikv-client-java的版本支持对应的tidb版本?
没有官方说明。 但据我了解能支持 <= v6,更加新的版本可能要自己评估是否能接受可能的不兼容。 但是最好能用 client-go 就用 client-go,因为他稳定性可靠性有保障
1 年前
dumpling 导出数据文件过小
-r 开启表内并发,dumpling 并没有聚合的逻辑,这个并发处理的数据量少,文件就小。 -r 开启后如何拆分数据是自动的,不是外部能控制的 -F 可以理解为每个并发生成的文件的上限
1 年前
2024年了,TIDB Serverless版本可以在国内使用了吗?
一直可以使用的,
https://tidbcloud.com/
. 只是托管在 AWS 上,开放了 5个 region。国内可以选最近的新加坡,相当于数据库部署在新加坡,延迟肯定稍高,你可以自己测具体多少延迟
1 年前
TiDB 为什么没有物理导出?
emm,看了大家的回答,感觉可能是我表述的不太对。 我是这么理解的: Backup&Restore:纯从 TiKV 导入导出 SST file lighting 的物理导入模式:支持各种格式的导入。首先需要把 sql/csv/parquet 等格式编码处理成键值对,然后再直接插入 TiKV Dumpling: 仅支持从 TiDB 读取。 我的问题是,为什么没有这样一个工具:当想导出某一个大表时,从 TiKV 直接读取,然后解码成 sql/csv/parquet 等格式
1 年前
TiDB 为什么没有物理导出?
BR 那不一样啊,只能在 TiDB 之间做备份恢复。 这就和即使有 restore ,还有 lighting 的物理导入道理一样。lighting 的物理导入可以支持各种格式。 虽然有 backup 了,但他并不能导出为其他格式,直接用于分析或者导入到其他数据库。
1 年前
tispark 连接8.1tidb 异常问题: ERROR SparkSQLEngine: Failed to instantiate SparkSession: Error scanning data from region.
咱们业务上能否切换成 spark jdbc 写入呢,如果可以推荐做一下切换。 错误原因主要是写入前的 scatterRegion (预切region)失败。考虑到这个错误只在 TiDB 8.1 上出现,可能是兼容性方面的问题,这方面目前官方也没有保证和 TiDB 8.1 的兼容性。 时间变长可能是中间有许多错误,在重试。
2 年前
spark-sql 执行 delete 报错
It should be fixed in this pr
Support localdate convert to date in datetype by shiyuhang0 · Pull Request #2780 · pingcap/tispark · GitHub
2 年前
tispark查询数据量和直接tidb查询数据量不一致
Fix in this PR
https://github.com/pingcap/tispark/pull/2775
.
2 年前
【TiDBer 唠嗑茶话会 110】 PlanetScale 不免费后,选什么数据库好?
之前写了一个小 blog
2 年前
用pytispark写入从tidb的一个表写到另一个表性能很差
写时候的读取是用于冲突等判断 根据之前的 bechmark, 4000w 的数据用 tispark / spark jdbc 应该都是分钟级别的。如果不需要全局事务还是建议 spark jdbc 你现在的并发度是多少,benchmark 里的是 32。如果低了可以增加 executor 数量/核心数来增加并发
2 年前
tispark, insert 受 spark.tispark.replica_read 参数影响
应该是设计的时候没有考虑好,我觉得这个参数不应该影响写入。 提了一个 issue,
https://github.com/pingcap/tispark/issues/2756。
但这个问题很好规避 fix 不是很急,我有空再搞一下,或者大家有兴趣也可以贡献
2 年前
文档优化建议,Follower Read
这里上下文就是 learner 了
[image]
3 年前
pyspark 提示 warn:Unable to find
感觉确实是日志级别不太合适,但不影响正常功能。欢迎在 client-java contribute
3 年前
tispark 如何指定使用 tikv/tiflash
spark-sql 还不支持相应 hint,也无法在 spark-sql 中进行语句级别的配置。 目前应该只能: 在配置文件中配置,但这就不是语句级别的 使用 spark-shell/pyspark 等可编程的方式,可以进行语句级别的配置 spark.tispark.isolation_read_engines
https://github.com/pingcap/tispark/blob/master/docs/userguide_3.0.md
3 年前
spark读取tidb,所有select出来的数据都在一个executor中,最后导致了oom
https://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources-jdbc.html
JDBC 可以参考这里手动进行分区
[image]
3 年前
没有更多内容了