【开篇】
本文由赵河、王云鹤两位撰写，他们来自企查查大数据架构部 DBA 团队，将详尽介绍企查查在构建数据中台过程中如何运用 TiDB 实现从 MySQL 到分布式数据库的华丽转身，并分享 TiDB 在实际应用中的卓越表现和升级体验。2023年9月，企查查已将其 TiDB 数据库升级至 v7.1.1 版本，进一步优化了企业信用信息服务效能。作为全球首款商查大模型“知彼阿尔法”的发布者，企查查以大数据和人工智能技术为核心，提供全面、精准且实时的企业信用信息，助力各行业高效决策并防控风险。
【TiDB 升级转型之旅】
面对海量数据处理需求，企查查曾依赖于 MySQL 数据库，但随着业务规模的扩大，MySQL 的单机性能瓶颈逐渐显现，尤其在高并发写入和复杂查询场景下，其性能受限问题尤为突出。此外，MySQL 的热备操作缓慢及恢复效率低下，也对数据流转带来了挑战。
2019年底，企查查开始关注并研究 TiDB，在经过深入对比测试后，决定采用 TiDB 构建基于 Flink+TiDB 的实时数仓框架，充分解决了原有痛点。选择 TiDB 的关键原因包括：
- 无缝切换，零学习成本：TiDB 出色兼容 MySQL 协议和语法，对于 MySQL 基础深厚的 DBA 来说，几乎无需额外学习即可轻松上手。
- 原生分布式架构显著优势：TiDB 采用分布式设计，突破单机限制，具备灵活的水平扩展能力，支持分布式事务，且存储层面基于 Raft 共识算法，确保数据高可用性。
- 周边工具生态完备：TiDB 配套的监控体系、数据迁移同步工具（如 TiCDC）以及备份恢复工具等一应俱全，完美融入企查查现有的监控告警体系，保障服务稳定运行。
- 活跃开源社区强力支撑：TiDB 社区高度活跃，提问能得到快速回应，丰富的博客和技术文章为日常运维提供了强大支持。通过参与线下活动，企查查团队能及时获取实践经验和解决方案。
- 大数据生态友好集成：TiDB 与大数据生态紧密协同，特别是 TiCDC 工具能够无缝对接 Kafka，简化数据清洗流程，实现数据湖 Iceberg 的准实时写入。
【TiDB 在企查查数据中台的应用与价值】
TiDB 在企查查数据中台系统的广泛应用，涵盖了从数据采集到清洗的全流程，通过仅用两套 TiDB 集群替代原有的20多套 MySQL 数据库，极大地提升了系统效能。利用 TiCDC 工具，实现了近千张表的数据同步和变更捕获，确保了数据一致性。
值得一提的是，企查查创新性地采用自研 Flink Hybird Source，将 TiDB 数据准实时推送至数据湖 Iceberg，并与其他系统如 ES 和 Hive 实现高效联动。目前，企查查正积极研究 TiFlash 功能，计划今年内部分离线查询任务从 Hive 迁移至 TiDB，以提升数据实时性并减少冗余流转。
【TiDB 应用带来的显著价值】
1. 数据价值在线化跃升：TiDB 分布式读写能力远超 MySQL，结合 Flink 实时计算能力，有效保证了数据实时性和高效分发查询，使得数据价值得以实时释放。
2. 数据流转效率显著提高：TiDB 与上下游生态良好兼容，无论是数据写入还是分发，均实现了无缝对接，提高了整体数据流转效率，盘活了企查查的数据资产。
【使用心得与版本升级感悟】
在具体使用 TiDB 的过程中，企查查团队特别推崇几个实用特性，如 Resource Control 能够满足多租户资源管控需求，gc 任意时间点内恢复功能可高效应对误删除问题，以及热点自动调度功能显著提升了集群稳定性。
关于版本升级，企查查在 TiDB 的升级之路上积累了宝贵经验。从 v4.0.6 升级至 v7.1.1 的过程中，虽然遇到了一些挑战，如重启问题、DDL 阻塞以及 TiCDC 稳定性等问题，但在社区的支持下，所有问题都得到了妥善解决。尤其是跨大版本升级至 v7.1.1 后，系统性能获得大幅提升，QPS 峰值高达 50-60K，响应时间显著降低，同时新版本的资源管控功能极大满足了业务需求。
通过持续迭代与优化，TiDB 不仅为企查查解决了传统数据库难以克服的问题，更以其强大的开源模式与活跃社区力量，证明了在企业级数据中台建设中不可或缺的价值。
