bufReader.ReadBytes('\n')和 bufReader.ReadString('\n')在讀到文件最后一行時(shí)，會(huì)同時(shí)返回內(nèi)容line和io.EOF。而bufReader.Read()讀取到末尾時(shí)，會(huì)先返回內(nèi)容，然后再下一次迭代時(shí)才返回io.EOF
為東陽等地區(qū)用戶提供了全套網(wǎng)頁設(shè)計(jì)制作服務(wù)，及東陽網(wǎng)站建設(shè)行業(yè)解決方案。主營業(yè)務(wù)為成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、成都網(wǎng)站建設(shè)、東陽網(wǎng)站設(shè)計(jì)，以傳統(tǒng)方式定制建設(shè)網(wǎng)站，并提供域名空間備案等一條龍服務(wù)，秉承以專業(yè)、用心的態(tài)度為用戶提供真誠的服務(wù)。我們深信只要達(dá)到每一位用戶的要求，就會(huì)得到認(rèn)可，從而選擇與我們長期合作。這樣，我們也可以走得更遠(yuǎn)！
golang 中 map的實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)為： 哈希表 + 鏈表。 其中鏈表，作用是當(dāng)發(fā)生hash沖突時(shí)，拉鏈法生成的結(jié)點(diǎn)。
可以看到， []bmap 是一個(gè)hash table， 每一個(gè) bmap是我們常說的“桶”。 經(jīng)過hash 函數(shù)計(jì)算出來相同的hash值， 放到相同的桶中。 一個(gè) bmap中可以存放 8個(gè) 元素， 如果多出8個(gè)，則生成新的結(jié)點(diǎn)，尾接到隊(duì)尾。
以上是只是靜態(tài)文件 src/runtime/map.go 中的定義。 實(shí)際上編譯期間會(huì)給它加料 ，動(dòng)態(tài)地創(chuàng)建一個(gè)新的結(jié)構(gòu)：
上圖就是 bmap的內(nèi)存模型， HOB Hash 指的就是 top hash。 注意到 key 和 value 是各自放在一起的，并不是 key/value/key/value/... 這樣的形式。源碼里說明這樣的好處是在某些情況下可以省略掉 padding 字段，節(jié)省內(nèi)存空間。
每個(gè) bmap設(shè)計(jì)成 最多只能放 8 個(gè) key-value 對(duì) ，如果有第 9 個(gè) key-value 落入當(dāng)前的 bmap，那就需要再構(gòu)建一個(gè) bmap，通過 overflow 指針連接起來。
map創(chuàng)建方法:
我們實(shí)際上是通過調(diào)用的 makemap ，來創(chuàng)建map的。實(shí)際工作只是初始化了hmap中的各種字段，如：設(shè)置B的大小， 設(shè)置hash 種子 hash 0.
注意 :
makemap 返回是*hmap 指針， 即 map 是引用對(duì)象， 對(duì)map的操作會(huì)影響到結(jié)構(gòu)體內(nèi)部 。
使用方式
對(duì)應(yīng)的是下面兩種方法
map的key的類型，實(shí)現(xiàn)了自己的hash 方式。每種類型實(shí)現(xiàn)hash函數(shù)方式不一樣。
key 經(jīng)過哈希計(jì)算后得到hash值，共 64 個(gè) bit 位。 其中后B 個(gè)bit位置， 用來定位當(dāng)前元素落在哪一個(gè)桶里， 高8個(gè)bit 為當(dāng)前 hash 值的top hash。 實(shí)際上定位key的過程是一個(gè)雙重循環(huán)的過程， 外層循環(huán)遍歷 所有的overflow， 內(nèi)層循環(huán)遍歷 當(dāng)前bmap 中的 8個(gè)元素 。
舉例說明： 如果當(dāng)前 B 的值為 5， 那么buckets 的長度 為 2^5 = 32。假設(shè)有個(gè)key 經(jīng)過hash函數(shù)計(jì)算后，得到的hash結(jié)果為：
外層遍歷bucket 中的鏈表
內(nèi)層循環(huán)遍歷 bmap中的8個(gè) cell
建議先不看此部分內(nèi)容，看完后續(xù) 修改 map中元素 - 擴(kuò)容 操作后 再回頭看此部分內(nèi)容。
擴(kuò)容前的數(shù)據(jù)：
等量擴(kuò)容后的數(shù)據(jù)：
等量擴(kuò)容后，查找方式和原本相同， 不多做贅述。
兩倍擴(kuò)容后的數(shù)據(jù)
兩倍擴(kuò)容后，oldbuckets 的元素，可能被分配成了兩部分。查找順序如下：
此處只分析 mapaccess1 ,。 mapaccess2 相比 mapaccess1 多添加了是否找到的bool值， 有興趣可自行看一下。
使用方式：
步驟如下：
擴(kuò)容條件 ：
擴(kuò)容的標(biāo)識(shí) ： h.oldbuckets ！= nil
假設(shè)當(dāng)前定位到了新的buckets的3號(hào)桶中，首先會(huì)判斷oldbuckets中的對(duì)應(yīng)的桶有沒有被搬遷過。 如果搬遷過了，不需要看原來的桶了，直接遍歷新的buckets的3號(hào)桶。
擴(kuò)容前：
等量擴(kuò)容結(jié)果
雙倍擴(kuò)容會(huì)將old buckets上的元素分配到x， y兩個(gè)部key 1 B == 0 分配到x部分，key 1 B == 1 分配到y(tǒng)部分
注意： 當(dāng)前只對(duì)雙倍擴(kuò)容描述， 等量擴(kuò)容只是重新填充了一下元素， 相對(duì)位置沒有改變。
假設(shè)當(dāng)前map 的B == 5，原本元素經(jīng)過hash函數(shù)計(jì)算的 hash 值為：
因?yàn)殡p倍擴(kuò)容之后 B = B + 1，此時(shí)B == 6。key 1 B == 1, 即 當(dāng)前元素rehash到高位，新buckets中 y 部分. 否則 key 1 B == 0 則rehash到低位，即x 部分。
使用方式：
可以看到，每一遍歷生成迭代器的時(shí)候，會(huì)隨機(jī)選取一個(gè)bucket 以及 一個(gè)cell開始。 從前往后遍歷，再次遍歷到起始位置時(shí)，遍歷完成。
本教程介紹了使用 Godatabase/sql及其標(biāo)準(zhǔn)庫中的包訪問關(guān)系數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)知識(shí)。
您將使用的database/sql包包括用于連接數(shù)據(jù)庫、執(zhí)行事務(wù)、取消正在進(jìn)行的操作等的類型和函數(shù)。
在本教程中，您將創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)庫，然后編寫代碼來訪問該數(shù)據(jù)庫。您的示例項(xiàng)目將是有關(guān)老式爵士樂唱片的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫。
首先，為您要編寫的代碼創(chuàng)建一個(gè)文件夾。
1、打開命令提示符并切換到您的主目錄。
在 Linux 或 Mac 上：
在 Windows 上：
2、在命令提示符下，為您的代碼創(chuàng)建一個(gè)名為 data-access 的目錄。
3、創(chuàng)建一個(gè)模塊，您可以在其中管理將在本教程中添加的依賴項(xiàng)。
運(yùn)行g(shù)o mod init命令，為其提供新代碼的模塊路徑。
此命令創(chuàng)建一個(gè) go.mod 文件，您添加的依賴項(xiàng)將在其中列出以供跟蹤。
注意： 在實(shí)際開發(fā)中，您會(huì)指定一個(gè)更符合您自己需求的模塊路徑。有關(guān)更多信息，請(qǐng)參閱一下文章。
GO語言（二十五）：管理依賴項(xiàng)（上）
GO語言（二十六）：管理依賴項(xiàng)（中）
GO語言（二十七）：管理依賴項(xiàng)（下）
接下來，您將創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)庫。
在此步驟中，您將創(chuàng)建要使用的數(shù)據(jù)庫。您將使用 DBMS 本身的 CLI 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫和表，以及添加數(shù)據(jù)。
您將創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)庫，其中包含有關(guān)黑膠唱片上的老式爵士樂錄音的數(shù)據(jù)。
這里的代碼使用MySQL CLI，但大多數(shù) DBMS 都有自己的 CLI，具有類似的功能。
1、打開一個(gè)新的命令提示符。
在命令行，登錄到您的 DBMS，如下面的 MySQL 示例所示。
2、在mysql命令提示符下，創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)庫。
3、切到您剛剛創(chuàng)建的數(shù)據(jù)庫，以便您可以添加表。
4、在文本編輯器的 data-access 文件夾中，創(chuàng)建一個(gè)名為 create-tables.sql 的文件來保存用于添加表的 SQL 腳本。
將以下 SQL 代碼粘貼到文件中，然后保存文件。
在此 SQL 代碼中：
（1）刪除名為album表。 首先執(zhí)行此命令可以讓您更輕松地稍后重新運(yùn)行腳本。
（2）創(chuàng)建一個(gè)album包含四列的表：title、artist和price。每行的id值由 DBMS 自動(dòng)創(chuàng)建。
（3）添加帶有值的四行。
5、在mysql命令提示符下，運(yùn)行您剛剛創(chuàng)建的腳本。
您將使用以下形式的source命令：
6、在 DBMS 命令提示符處，使用SELECT語句來驗(yàn)證您是否已成功創(chuàng)建包含數(shù)據(jù)的表。
接下來，您將編寫一些 Go 代碼進(jìn)行連接，以便進(jìn)行查詢。
現(xiàn)在你已經(jīng)有了一個(gè)包含一些數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，開始你的 Go 代碼。
找到并導(dǎo)入一個(gè)數(shù)據(jù)庫驅(qū)動(dòng)程序，該驅(qū)動(dòng)程序會(huì)將您通過database/sql包中的函數(shù)發(fā)出的請(qǐng)求轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)庫可以理解的請(qǐng)求。
1、在您的瀏覽器中，訪問SQLDrivers wiki 頁面以識(shí)別您可以使用的驅(qū)動(dòng)程序。
2、使用頁面上的列表來識(shí)別您將使用的驅(qū)動(dòng)程序。為了在本教程中訪問 MySQL，您將使用 Go-MySQL-Driver。
3、請(qǐng)注意驅(qū)動(dòng)程序的包名稱 - 此處為github.com/go-sql-driver/mysql.
4、使用您的文本編輯器，創(chuàng)建一個(gè)用于編寫 Go 代碼的文件，并將該文件作為 main.go 保存在您之前創(chuàng)建的數(shù)據(jù)訪問目錄中。
5、進(jìn)入main.go，粘貼以下代碼導(dǎo)入驅(qū)動(dòng)包。
在此代碼中：
（1）將您的代碼添加到main包中，以便您可以獨(dú)立執(zhí)行它。
（2）導(dǎo)入 MySQL 驅(qū)動(dòng)程序github.com/go-sql-driver/mysql。
導(dǎo)入驅(qū)動(dòng)程序后，您將開始編寫代碼以訪問數(shù)據(jù)庫。
現(xiàn)在編寫一些 Go 代碼，讓您使用數(shù)據(jù)庫句柄訪問數(shù)據(jù)庫。
您將使用指向結(jié)構(gòu)的指針sql.DB，它表示對(duì)特定數(shù)據(jù)庫的訪問。
編寫代碼
1、進(jìn)入 main.go，在import您剛剛添加的代碼下方，粘貼以下 Go 代碼以創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫句柄。
在此代碼中：
（3）使用 MySQL 驅(qū)動(dòng)程序Config和FormatDSN類型以收集連接屬性并將它們格式化為連接字符串的 DSN。
該Config結(jié)構(gòu)使代碼比連接字符串更容易閱讀。
（4）調(diào)用sql.Open 初始化db變量，傳遞 FormatDSN。
（5）檢查來自 的錯(cuò)誤sql.Open。例如，如果您的數(shù)據(jù)庫連接細(xì)節(jié)格式不正確，它可能會(huì)失敗。
為了簡(jiǎn)化代碼，您調(diào)用log.Fatal結(jié)束執(zhí)行并將錯(cuò)誤打印到控制臺(tái)。在生產(chǎn)代碼中，您會(huì)希望以更優(yōu)雅的方式處理錯(cuò)誤。
（6）調(diào)用DB.Ping以確認(rèn)連接到數(shù)據(jù)庫有效。在運(yùn)行時(shí)， sql.Open可能不會(huì)立即連接，具體取決于驅(qū)動(dòng)程序。您在Ping此處使用以確認(rèn) database/sql包可以在需要時(shí)連接。
（7）檢查來自Ping的錯(cuò)誤，以防連接失敗。
（8）Ping如果連接成功，則打印一條消息。
文件的頂部現(xiàn)在應(yīng)該如下所示：
3、保存 main.go。
1、開始跟蹤 MySQL 驅(qū)動(dòng)程序模塊作為依賴項(xiàng)。
使用go get 添加 github.com/go-sql-driver/mysql 模塊作為您自己模塊的依賴項(xiàng)。使用點(diǎn)參數(shù)表示“獲取當(dāng)前目錄中代碼的依賴項(xiàng)”。
2、在命令提示符下，設(shè)置Go 程序使用的DBUSER和DBPASS環(huán)境變量。
在 Linux 或 Mac 上：
在 Windows 上：
3、在包含 main.go 的目錄中的命令行中，通過鍵入go run來運(yùn)行代碼。
連接成功了！
接下來，您將查詢一些數(shù)據(jù)。
TiDB 是 PingCAP 自主研發(fā)的開源分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具備商業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)可靠性，可用性，安全性等特性，支持在線彈性水平擴(kuò)展，兼容 MySQL 協(xié)議及生態(tài)，創(chuàng)新性實(shí)現(xiàn) OLTP 及 OLAP 融合。
TiDB 3.0 版本顯著提升了大規(guī)模集群的穩(wěn)定性，集群支持 150+ 存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，300+TB 存儲(chǔ)容量長期穩(wěn)定運(yùn)行。易用性方面引入大量降低用戶運(yùn)維成本的優(yōu)化，包括引入 Information_Schema 中的多個(gè)實(shí)用系統(tǒng)視圖、EXPLAIN ANALYZE、SQL Trace 等。在性能方面，特別是 OLTP 性能方面，3.0 比 2.1 也有大幅提升，其中 TPC-C 性能提升約 4.5 倍，Sysbench 性能提升約 1.5 倍，OLAP 方面，TPC-H 50G Q15 因?qū)崿F(xiàn) View 可以執(zhí)行，至此 TPC-H 22 個(gè) Query 均可正常運(yùn)行。新功能方面增加了窗口函數(shù)、視圖（實(shí)驗(yàn)特性）、分區(qū)表、插件系統(tǒng)、悲觀鎖（實(shí)驗(yàn)特性）。
截止本文發(fā)稿時(shí) TiDB 已在 500+ 用戶的生產(chǎn)環(huán)境中長期穩(wěn)定運(yùn)行，涵蓋金融、保險(xiǎn)、制造，互聯(lián)網(wǎng)， 游戲 等領(lǐng)域，涉及交易、數(shù)據(jù)中臺(tái)、 歷史 庫等多個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景。不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景對(duì)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的訴求可用 “百花齊放”來形容，但對(duì)關(guān)系數(shù)據(jù)庫最根本的訴求未發(fā)生任何變化，如數(shù)據(jù)可靠性，系統(tǒng)穩(wěn)定性，可擴(kuò)展性，安全性，易用性等。請(qǐng)跟隨我們的腳步梳理 TiDB 3.0 有什么樣的驚喜。
3.0 與 2.1 版本相比，顯著提升了大規(guī)模集群的穩(wěn)定性，支持單集群 150+ 存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，300+TB 存儲(chǔ)容量長期穩(wěn)定運(yùn)行，主要的優(yōu)化點(diǎn)如下：
1. 優(yōu)化 Raft 副本之間的心跳機(jī)制，按照 Region 的活躍程度調(diào)整心跳頻率，減小冷數(shù)據(jù)對(duì)集群的負(fù)擔(dān)。
2. 熱點(diǎn)調(diào)度策略支持更多參數(shù)配置，采用更高優(yōu)先級(jí)，并提升熱點(diǎn)調(diào)度的準(zhǔn)確性。
3. 優(yōu)化 PD 調(diào)度流程，提供調(diào)度限流機(jī)制，提升系統(tǒng)穩(wěn)定性。
4. 新增分布式 GC 功能，提升 GC 的性能，降低大集群 GC 時(shí)間，提升系統(tǒng)穩(wěn)定性。
眾所周知，數(shù)據(jù)庫查詢計(jì)劃的穩(wěn)定性對(duì)業(yè)務(wù)至關(guān)重要，TiDB 3.0 版本采用多種優(yōu)化手段提升查詢計(jì)劃的穩(wěn)定性，如下：
1. 新增 Fast Analyze 功能，提升收集統(tǒng)計(jì)信息的速度，降低集群資源的消耗及對(duì)業(yè)務(wù)的影響。
2. 新增 Incremental Analyze 功能，提升收集單調(diào)遞增的索引統(tǒng)計(jì)信息的速度，降低集群資源的消耗及對(duì)業(yè)務(wù)的影響。
3. 在 CM-Sketch 中新增 TopN 的統(tǒng)計(jì)信息，緩解 CM-Sketch 哈希沖突導(dǎo)致估算偏大，提升代價(jià)估算的準(zhǔn)確性，提升查詢計(jì)劃的穩(wěn)定性。
4. 引入 Skyline Pruning 框架，利用規(guī)則防止查詢計(jì)劃過度依賴統(tǒng)計(jì)信息，緩解因統(tǒng)計(jì)信息滯后導(dǎo)致選擇的查詢計(jì)劃不是最優(yōu)的情況，提升查詢計(jì)劃的穩(wěn)定性。
5. 新增 SQL Plan Management 功能，支持在查詢計(jì)劃不準(zhǔn)確時(shí)手動(dòng)綁定查詢計(jì)劃，提升查詢計(jì)劃的穩(wěn)定性。
1. OLTP
3.0 與 2.1 版本相比 Sysbench 的 Point Select，Update Index，Update Non-Index 均提升約 1.5 倍，TPC-C 性能提升約 4.5 倍。主要的優(yōu)化點(diǎn)如下：
1. TiDB 持續(xù)優(yōu)化 SQL 執(zhí)行器，包括：優(yōu)化 NOT EXISTS 子查詢轉(zhuǎn)化為 Anti Semi Join，優(yōu)化多表 Join 時(shí) Join 順序選擇等。
2. 優(yōu)化 Index Join 邏輯，擴(kuò)大 Index Join 算子的適用場(chǎng)景并提升代價(jià)估算的準(zhǔn)確性。
3. TiKV 批量接收和發(fā)送消息功能，提升寫入密集的場(chǎng)景的 TPS 約 7%，讀密集的場(chǎng)景提升約 30%。
4. TiKV 優(yōu)化內(nèi)存管理，減少 Iterator Key Bound Option 的內(nèi)存分配和拷貝，多個(gè) Column Families 共享 block cache 提升 cache 命中率等手段大幅提升性能。
5. 引入 Titan 存儲(chǔ)引擎插件，提升 Value 值超過 1KB 時(shí)性能，緩解 RocksDB 寫放大問題，減少磁盤 IO 的占用。
6. TiKV 新增多線程 Raftstore 和 Apply 功能，提升單節(jié)點(diǎn)內(nèi)可擴(kuò)展性，進(jìn)而提升單節(jié)點(diǎn)內(nèi)并發(fā)處理能力和資源利用率，降低延時(shí)，大幅提升集群寫入能力。
TiDB Lightning 性能與 2019 年年初相比提升 3 倍，從 100GB/h 提升到 300GB/h，即 28MB/s 提升到 85MB/s，優(yōu)化點(diǎn)，如下：
1. 提升 SQL 轉(zhuǎn)化成 KV Pairs 的性能，減少不必要的開銷。
2. 提升單表導(dǎo)入性能，單表支持批量導(dǎo)入。
3. 提升 TiKV-Importer 導(dǎo)入數(shù)據(jù)性能，支持將數(shù)據(jù)和索引分別導(dǎo)入。
4. TiKV-Importer 支持上傳 SST 文件限速功能。
RBAC（Role-Based Access Control，基于角色的權(quán)限訪問控制） 是商業(yè)系統(tǒng)中最常見的權(quán)限管理技術(shù)之一，通過 RBAC 思想可以構(gòu)建最簡(jiǎn)單“用戶-角色-權(quán)限”的訪問權(quán)限控制模型。RBAC 中用戶與角色關(guān)聯(lián)，權(quán)限與角色關(guān)聯(lián)，角色與權(quán)限之間一般是多對(duì)多的關(guān)系，用戶通過成為什么樣的角色獲取該角色所擁有的權(quán)限，達(dá)到簡(jiǎn)化權(quán)限管理的目的，通過此版本的迭代 RBAC 功能開發(fā)完成。
IP 白名單功能（企業(yè)版特性） ：TiDB 提供基于 IP 白名單實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全訪問控制，用戶可根據(jù)實(shí)際情況配置相關(guān)的訪問策略。
Audit log 功能（企業(yè)版特性） ：Audit log 記錄用戶對(duì)數(shù)據(jù)庫所執(zhí)行的操作，通過記錄 Audit log 用戶可以對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行故障分析，行為分析，安全審計(jì)等，幫助用戶獲取數(shù)據(jù)執(zhí)行情況。
加密存儲(chǔ)（企業(yè)版特性） ：TiDB 利用 RocksDB 自身加密功能，實(shí)現(xiàn)加密存儲(chǔ)的功能，保證所有寫入到磁盤的數(shù)據(jù)都經(jīng)過加密，降低數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。
完善權(quán)限語句的權(quán)限檢查 ，新增 ANALYZE，USE，SET GLOBAL，SHOW PROCESSLIST 語句權(quán)限檢查。
1. 新增 SQL 方式查詢慢查詢，豐富 TiDB 慢查詢?nèi)罩緝?nèi)容，如：Coprocessor 任務(wù)數(shù)，平均/最長/90% 執(zhí)行/等待時(shí)間，執(zhí)行/等待時(shí)間最長的 TiKV 地址，簡(jiǎn)化慢查詢定位工作，提高排查慢查詢問題效率，提升產(chǎn)品易用性。
2. 新增系統(tǒng)配置項(xiàng)合法性檢查，優(yōu)化系統(tǒng)監(jiān)控項(xiàng)等，提升產(chǎn)品易用性。
3. 新增對(duì) TableReader、IndexReader 和 IndexLookupReader 算子內(nèi)存使用情況統(tǒng)計(jì)信息，提高 Query 內(nèi)存使用統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確性，提升處理內(nèi)存消耗較大語句的效率。
4. 制定日志規(guī)范，重構(gòu)日志系統(tǒng)，統(tǒng)一日志格式，方便用戶理解日志內(nèi)容，有助于通過工具對(duì)日志進(jìn)行定量分析。
5. 新增 EXPLAIN ANALYZE 功能，提升SQL 調(diào)優(yōu)的易用性。
6. 新增 SQL 語句 Trace 功能，方便排查問題。
7. 新增通過 unix_socket 方式連接數(shù)據(jù)庫。
8. 新增快速恢復(fù)被刪除表功能，當(dāng)誤刪除數(shù)據(jù)時(shí)可通過此功能快速恢復(fù)數(shù)據(jù)。
TiDB 3.0 新增 TiFlash 組件，解決復(fù)雜分析及 HTAP 場(chǎng)景。TiFlash 是列式存儲(chǔ)系統(tǒng)，與行存儲(chǔ)系統(tǒng)實(shí)時(shí)同步，具備低延時(shí)，高性能，事務(wù)一致性讀等特性。 通過 Raft 協(xié)議從 TiKV 中實(shí)時(shí)同步行存數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)化成列存儲(chǔ)格式持久化到一組獨(dú)立的節(jié)點(diǎn)，解決行列混合存儲(chǔ)以及資源隔離性問題。TiFlash 可用作行存儲(chǔ)系統(tǒng)（TiKV）實(shí)時(shí)鏡像，實(shí)時(shí)鏡像可獨(dú)立于行存儲(chǔ)系統(tǒng)，將行存儲(chǔ)及列存儲(chǔ)從物理隔離開，提供完善的資源隔離方案，HTAP 場(chǎng)景最優(yōu)推薦方案；亦可用作行存儲(chǔ)表的索引，配合行存儲(chǔ)對(duì)外提供智能的 OLAP 服務(wù)，提升約 10 倍復(fù)雜的混合查詢的性能。
TiFlash 目前處于 Beta 階段，計(jì)劃 2019 年 12 月 31 日之前 GA，歡迎大家申請(qǐng)?jiān)囉谩?/p>
未來我們會(huì)繼續(xù)投入到系統(tǒng)穩(wěn)定性，易用性，性能，彈性擴(kuò)展方面，向用戶提供極致的彈性伸縮能力，極致的性能體驗(yàn)，極致的用戶體驗(yàn)。
穩(wěn)定性方面 V4.0 版本將繼續(xù)完善 V3.0 未 GA 的重大特性，例如：悲觀事務(wù)模型，View，Table Partition，Titan 行存儲(chǔ)引擎，TiFlash 列存儲(chǔ)引擎；引入近似物理備份恢復(fù)解決分布數(shù)據(jù)庫備份恢復(fù)難題；優(yōu)化 PD 調(diào)度功能等。
性能方面 V4.0 版本將繼續(xù)優(yōu)化事務(wù)處理流程，減少事務(wù)資源消耗，提升性能，例如：1PC，省去獲取 commit ts 操作等。
彈性擴(kuò)展方面，PD 將提供彈性擴(kuò)展所需的元信息供外部系統(tǒng)調(diào)用，外部系統(tǒng)可根據(jù)元信息及負(fù)載情況動(dòng)態(tài)伸縮集群規(guī)模，達(dá)成節(jié)省成本的目標(biāo)。
我們相信戰(zhàn)勝“未知”最好的武器就是社區(qū)的力量，基礎(chǔ)軟件需要堅(jiān)定地走開源路線。截止發(fā)稿我們已經(jīng)完成 41 篇源碼閱讀文章。TiDB 開源社區(qū)總計(jì) 265 位 Contributor，6 位 Committer，在這里我們對(duì)社區(qū)貢獻(xiàn)者表示由衷的感謝，希望更多志同道合的人能加入進(jìn)來，也希望大家在 TiDB 這個(gè)開源社區(qū)能夠有所收獲。
TiDB 3.0 GA Release Notes：
由于go語言是一個(gè)強(qiáng)類型的語言，因此hashmap也是有類型的，具體體現(xiàn)在key和value都必須指定類型，比如聲明一個(gè)key為string，value也是string的map，
需要這樣做
大部分類型都能做key，某些類型是不能的，共同的特點(diǎn)是： 不能使用== 來比較，包括: slice, map, function
在迭代的過程中是可以對(duì)map進(jìn)行刪除和更新操作的，規(guī)則如下：
golang的map是hash結(jié)構(gòu)的，意味著平均訪問時(shí)間是O(1)的。同傳統(tǒng)的hashmap一樣，由一個(gè)個(gè)bucket組成:
那我們?cè)趺丛L問到對(duì)應(yīng)的bucket呢，我們需要得到對(duì)應(yīng)key的hash值
各個(gè)參數(shù)的意思：
目前采用的是這一行:
| 6.50 | 20.90 | 10.79 | 4.25 | 6.50 |
重慶分公司
重慶分公司
