**TiDB 一直的定位是 HTAP ，即拥有 Hydrid Transactional / Analytical Processing 能力的数据库。**不过，不管怎么说，它都是一个源于 TP 场景的产品，而 AP 部分则是处在不断探索和完善的过程中。从最初没有独立的项目，到借助明星项目人气的 TiSpark，到现在整体分析场景架构初步成型。随着公司的不断壮大，我们逐步理清了实时分析方面的产品方向。之前在 DTCC 2019 的讲稿 《TiDB 的 HTAP 之路》算是原原本本说了这一路我们的困扰和努力，有兴趣了解 TiDB 分析场景的同学可以看看。随着 TiDB 4.0 列存引擎 TiFlash 发布，我们从来没有如此确信，这条路虽然还很漫长，但却是正确的。
TiFlash 和 TiSpark
TiSpark 是我们很早就推出的 Spark 连接器，通过深度对接 Spark Extension，我们能从 Spark 的 Parsing，Meta Resolution 一直到 Plan 插入算子，全程修改 Spark 的行为逻辑。它不但是 TiDB 体系下 ETL 以及大数据生态衔接的良好补充，也是在 TiDB 没有独立的分布式计算引擎之前处理大规模计算的最佳选择。
而刚提到的 TiFlash 则是我们这一年投入最多精力的产品。这是一款列存引擎，架构上可以简单认为是一个 TiKV 的补充和延伸，使用 Raft Learner 协议异步抄写数据，但是通过 Learner Read 协议加上同样的 MVCC 事务模型提供一样的一致性保证。通过这样的架构，我们同时做到了：
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资源隔离：我们可以使用两组不同的机器分别处理 TP 和 AP 业务，而且不互相影响；
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新鲜度：AP 侧可以保证读取到最新的数据，哪怕是一瞬之前你刚写入的；
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一致性：提供了和实际写入点 TiKV 一样的一致性保证，事务不会因为数据同步而被拆分或者乱序；
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性能：在上述各种限制下，仍然可以拥有和独立 AP 解决方案一样良好的查询速度。
TiFlash 在两个主要场景下有很好的“疗效”：
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一个是纯粹的 HTAP 场景：你可以以极高的一致性要求查询在线库最新发生的交易，比如实时查看交易报表。而这一切都无需你搭建复杂的数据抽取和同步管道，或者小心地维护数据的一致性。
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另一个场景是作为 TiDB 的特殊列存索引引擎：你可以为一张表创建列存索引，而 TiDB 会按照实际场景选择在行存点查或者列存上进行高速的批处理，甚至在同一个查询结合两者。这使得你在同一个数据库上可以完成截然不同的两种作业负载，而且无需操心细节。
今年，以 TiFlash 为依托，我们将向更高更远的目标挑战：补完一个 HTAP 数据库从 TP 数据进入、到数仓、乃至末端数据服务层的所有链路，让各种复杂的架构简化到同一个平台上。要做到这点，我们有以下计划：
搭建原生的 MPP 引擎
我们希望 TiDB 产品体系能拥有原生的 MPP 计算框架。大家都知道，TiDB Server （TiDB 的计算节点）本身仍然是单机的，这并不是我们设计的选择，而只是当前暂时的状态。2020 年，我们将会把它变成一个具有 MPP 引擎的数据库。至此，TiDB 的存储和计算力才算真正匹配。这将是一个特别的跨组合作项目，因为这里牵涉的任务非常复杂，包含了执行器，优化器和协处理器等等不同的模块，如果你：
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熟悉 MPP 框架，不论是大数据生态的 Impala，Presto 还是传统的 MPP 数据库例如 Greenplum，Vertica；
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熟悉数据库执行器构建，例如向量化和 SIMD，内存管理，Cache Locality 优化等；
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熟练掌握 C++（加分项）。
那么我们期待和你共事！
构建支持不同业务形态的存储层
从去年开始，我们实验性地在 TiFlash 中开始了一个新的存储引擎项目，目标是构建一个能适应 TP 类高速更新且提供优异批量读取的列存引擎。从原理上来说，同时支持高频更新和高效批量读取是一件非常困难的事情。是的，这是一个很有挑战的任务。就现在而言，这个项目仅仅是完成了最初的设计目标，而在新的一年，为了补完产品形态，它需要在单机存储层进一步支持数仓类的大批量写入，以及在分布式层支持脱离 TiKV 体系的独立扩容和容错机制，甚至为今后整体上云打下基础。等到这些完成了，配合 MPP 和 TiSpark，TiDB 将拥有处理数仓业务的能力，更进一步将复杂的数据平台简化。如果你：
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熟悉存储系统的开发和设计，无论是分布式文件系统，NoSQL，或者各类数据库存储引擎；
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熟练掌握 C++（加分项）；
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对存储硬件有良好的理解，熟悉 Linux IO（加分项）。
那我们期待你的加盟！
不断快速迭代和打磨产品
随着更多的用户使用 TiDB 构建自己的数据分析平台，我们将会以很快的速度迭代打磨产品。从既有舒适区的场景，到新形态下之前从未接触的用例，产品必然需要各个维度的打磨。例如适合数仓的事务模型，推进云化形态接入 K8s 和云存，更深入的 Spark 体系整合，统一的权限体系等等，这些工作充满挑战。如果你
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熟悉分布式系统或者数据库开发；
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拥有良好的编程技巧和解决问题的能力。
那么我们欢迎你加入！
产品以外的闲话
关于公司的氛围什么的，就不在这里赘述了，但有一点：RA 组应该算是整个公司气氛「最逗比狂野又和谐」的存在，相信一起共事的同事都有一样的看法，也相信即将加入的你一样会得到快乐 :)
加入我们吧！
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实习生：公司的各项福利和学习资源对实习生全面开放，更重要的是实习生还未毕业就有机会接触工业级项目，而且实习期间表现优异者将有机会获得校招绿色通道特权。针对实习时间并不充裕的小伙伴，你可以先通过 Talent Plan 丰富基础知识（https://university.pingcap.com/talent-plan/），也可以通过参与 TiDB 开源社区获得更多实践机会！
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