使用 TiFlash

TiFlash 部署完成后并不会自动同步数据，而需要手动指定需要同步的表。

用户可以使用 TiDB 或者 TiSpark 读取 TiFlash，TiDB 适合用于中等规模的 OLAP 计算，而 TiSpark 适合大规模的 OLAP 计算，用户可以根据自己的场景和使用习惯自行选择。具体参见：

• 使用 TiDB 读取 TiFlash
• 使用 TiSpark 读取 TiFlash

按表构建 TiFlash 副本

TiFlash 接入 TiKV 集群后，默认不会开始同步数据。可通过 MySQL 客户端向 TiDB 发送 DDL 命令来为特定的表建立 TiFlash 副本：

ALTER TABLE table_name SET TIFLASH REPLICA count

该命令的参数说明如下：

• count 表示副本数，0 表示删除。

对于相同表的多次 DDL 命令，仅保证最后一次能生效。例如下面给出的操作 tpch50 表的两条 DDL 命令中，只有第二条删除副本的命令能生效：

为表建立 2 个副本：

ALTER TABLE `tpch50`.`lineitem` SET TIFLASH REPLICA 2

删除副本：

ALTER TABLE `tpch50`.`lineitem` SET TIFLASH REPLICA 0

注意事项：

• 假设有一张表 t 已经通过上述的 DDL 语句同步到 TiFlash，则通过以下语句创建的表也会自动同步到 TiFlash：

  CREATE TABLE table_name like t
  

• 如果集群版本 \< v4.0.6，若先对表创建 TiFlash 副本，再使用 TiDB Lightning 导入数据，会导致数据导入失败。需要在使用 TiDB Lightning 成功导入数据至表后，再对相应的表创建 TiFlash 副本。

• 如果集群版本以及 TiDB Lightning 版本均 >= v4.0.6，无论一个表是否已经创建 TiFlash 副本，你均可以使用 TiDB Lightning 导入数据至该表。但注意此情况会导致 TiDB Lightning 导入数据耗费的时间延长，具体取决于 TiDB Lightning 部署机器的网卡带宽、TiFlash 节点的 CPU 及磁盘负载、TiFlash 副本数等因素。

• 不推荐同步 1000 张以上的表，这会降低 PD 的调度性能。这个限制将在后续版本去除。

查看表同步进度

可通过如下 SQL 语句查看特定表（通过 WHERE 语句指定，去掉 WHERE 语句则查看所有表）的 TiFlash 副本的状态：

SELECT * FROM information_schema.tiflash_replica WHERE TABLE_SCHEMA = '<db_name>' and TABLE_NAME = '<table_name>'

查询结果中：

• AVAILABLE 字段表示该表的 TiFlash 副本是否可用。1 代表可用，0 代表不可用。副本状态为可用之后就不再改变，如果通过 DDL 命令修改副本数则会重新计算同步进度。
• PROGRESS 字段代表同步进度，在 0.0~1.0 之间，1 代表至少 1 个副本已经完成同步。

使用 TiDB 读取 TiFlash

TiDB 提供三种读取 TiFlash 副本的方式。如果添加了 TiFlash 副本，而没有做任何 engine 的配置，则默认使用 CBO 方式。

智能选择

对于创建了 TiFlash 副本的表，TiDB 优化器会自动根据代价估算选择是否使用 TiFlash 副本。具体有没有选择 TiFlash 副本，可以通过 desc 或 explain analyze 语句查看，例如：

desc select count(*) from test.t;

+--------------------------+---------+--------------+---------------+--------------------------------+
| id                       | estRows | task         | access object | operator info                  |
+--------------------------+---------+--------------+---------------+--------------------------------+
| StreamAgg_9              | 1.00    | root         |               | funcs:count(1)->Column#4       |
| └─TableReader_17         | 1.00    | root         |               | data:TableFullScan_16          |
|   └─TableFullScan_16     | 1.00    | cop[tiflash] | table:t       | keep order:false, stats:pseudo |
+--------------------------+---------+--------------+---------------+--------------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)

explain analyze select count(*) from test.t;

+--------------------------+---------+---------+--------------+---------------+----------------------------------------------------------------------+--------------------------------+-----------+------+
| id                       | estRows | actRows | task         | access object | execution info                                                       | operator info                  | memory    | disk |
+--------------------------+---------+---------+--------------+---------------+----------------------------------------------------------------------+--------------------------------+-----------+------+
| StreamAgg_9              | 1.00    | 1       | root         |               | time:83.8372ms, loops:2                                              | funcs:count(1)->Column#4       | 372 Bytes | N/A  |
| └─TableReader_17         | 1.00    | 1       | root         |               | time:83.7776ms, loops:2, rpc num: 1, rpc time:83.5701ms, proc keys:0 | data:TableFullScan_16          | 152 Bytes | N/A  |
|   └─TableFullScan_16     | 1.00    | 1       | cop[tiflash] | table:t       | time:43ms, loops:1                                                   | keep order:false, stats:pseudo | N/A       | N/A  |
+--------------------------+---------+---------+--------------+---------------+----------------------------------------------------------------------+--------------------------------+-----------+------+

cop[tiflash] 表示该任务会发送至 TiFlash 进行处理。如果没有选择 TiFlash 副本，可尝试通过 analyze table 语句更新统计信息后，再查看 explain analyze 结果。

需要注意的是，如果表仅有单个 TiFlash 副本且相关节点无法服务，智能选择模式下的查询会不断重试，需要指定 Engine 或者手工 Hint 来读取 TiKV 副本。

Engine 隔离

Engine 隔离是通过配置变量来指定所有的查询均使用指定 engine 的副本，可选 engine 为 "tikv"、"tidb" 和 "tiflash"（其中 "tidb" 表示 TiDB 内部的内存表区，主要用于存储一些 TiDB 系统表，用户不能主动使用），分别有 2 个配置级别：

1. TiDB 实例级别，即 INSTANCE 级别。在 TiDB 的配置文件添加如下配置项：

   [isolation-read]
   engines = ["tikv", "tidb", "tiflash"]
   

   实例级别的默认配置为 ["tikv", "tidb", "tiflash"]。

2. 会话级别，即 SESSION 级别。设置语句：

   set @@session.tidb_isolation_read_engines = "逗号分隔的 engine list";
   

   或者

   set SESSION tidb_isolation_read_engines = "逗号分隔的 engine list";
   

   会话级别的默认配置继承自 TiDB 实例级别的配置。

最终的 engine 配置为会话级别配置，即会话级别配置会覆盖实例级别配置。比如实例级别配置了 "tikv"，而会话级别配置了 "tiflash"，则会读取 TiFlash 副本。当 engine 配置为 "tikv, tiflash"，即可以同时读取 TiKV 和 TiFlash 副本，优化器会自动选择。

如果查询中的表没有对应 engine 的副本，比如配置了 engine 为 "tiflash" 而该表没有 TiFlash 副本，则查询会报该表不存在该 engine 副本的错。

手工 Hint

手工 Hint 可以在满足 engine 隔离的前提下，强制 TiDB 对于某张或某几张表使用指定的副本，使用方法为：

select /*+ read_from_storage(tiflash[table_name]) */ ... from table_name;

如果在查询语句中对表设置了别名，在 Hint 语句中必须使用别名才能使 Hint 生效。比如：

select /*+ read_from_storage(tiflash[alias_a,alias_b]) */ ... from table_name_1 as alias_a, table_name_2 as alias_b where alias_a.column_1 = alias_b.column_2;

其中 tiflash[] 是提示优化器读取 TiFlash 副本，亦可以根据需要使用 tikv[] 来提示优化器读取 TiKV 副本。更多关于该 Hint 语句的语法可以参考 READ_FROM_STORAGE。

如果 Hint 指定的表在指定的引擎上不存在副本，则 Hint 会被忽略，并产生 warning。另外 Hint 必须在满足 engine 隔离的前提下才会生效，如果 Hint 中指定的引擎不在 engine 隔离列表中，Hint 同样会被忽略，并产生 warning。

三种方式之间关系的总结

上述三种读取 TiFlash 副本的方式中，Engine 隔离规定了总的可使用副本 engine 的范围，手工 Hint 可以在该范围内进一步实现语句级别及表级别的细粒度的 engine 指定，最终由 CBO 在指定的 engine 范围内根据代价估算最终选取某个 engine 上的副本。

使用 TiSpark 读取 TiFlash

TiSpark 目前提供类似 TiDB 中 engine 隔离的方式读取 TiFlash，方式是通过配置参数 spark.tispark.isolation_read_engines。参数值默认为 tikv,tiflash，表示根据 CBO 自动选择从 TiFlash 或从 TiKV 读取数据。如果将该参数值设置成 tiflash，表示强制从 TiFlash 读取数据。

可以使用以下任意一种方式进行设置：

1. 在 spark-defaults.conf 文件中添加：

   spark.tispark.isolation_read_engines tiflash
   

2. 在启动 Spark shell 或 Thrift server 时，启动命令中添加 --conf spark.tispark.isolation_read_engines=tiflash

3. Spark shell 中实时设置：spark.conf.set("spark.tispark.isolation_read_engines", "tiflash")

4. Thrift server 通过 beeline 连接后实时设置：set spark.tispark.isolation_read_engines=tiflash

TiFlash 支持的计算下推

TiFlash 支持谓词、聚合下推计算以及表连接，下推的计算可以帮助 TiDB 进行分布式加速。暂不支持的计算类型是 Full Outer Join 和 DISTINCT COUNT，会在后续版本逐步优化。

目前下推连接 (Join) 的功能需要通过以下会话变量开启（暂不支持 Full Outer Join）：

set @@session.tidb_opt_broadcast_join=1

目前 TiFlash 支持了有限的常用表达式下推，支持下推的表达式包括：

+, -, /, *, >=, <=, =, !=, <, >, ifnull, isnull, bitor, in, bitand, or, and, like, not, case when, month, substr, timestampdiff, date_format, from_unixtime, json_length, if, bitneg, bitxor, round without fraction, cast(int as decimal), min, max, sum, count, avg, approx_count_distinct

目前 TiFlash 不支持下推的情况包括：

• 所有包含 Time 类型的表达式均不能下推
• 在聚合函数或者 WHERE 条件中包含了不在上述列表中的表达式，聚合或者相关的谓词过滤均不能下推

如查询遇到不支持的下推计算，则需要依赖 TiDB 完成剩余计算，可能会很大程度影响 TiFlash 加速效果。对于暂不支持的表达式，将会在后续陆续加入支持，也可以联系官方沟通。