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schema-cache: update doc for schema cache #19263

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schema-cache: update doc for schema cache #19263

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4 changes: 3 additions & 1 deletion schema-cache.md
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Expand Up @@ -13,11 +13,13 @@ summary: TiDB 对于 schema 信息采用基于 LRU 的缓存机制，在大量

## 最佳实践

- 在大量数据库和表的场景下（例如 10 万以上的数据库和表数量）或者当数据库和表的数量大到影响系统性能时，建议打开 schema 缓存特性。
- 在大量数据库和表的场景下（例如 10 万以上的数据库和表数量）或者当数据库和表的数量大到影响系统性能时，建议打开 schema 缓存特性。以下的最佳实践主要针对该场景。在数据库和表数量较少时，可以忽略这一特性。
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- 在大量数据库和表的场景下（例如 10 万以上的数据库和表数量）或者当数据库和表的数量大到影响系统性能时，建议打开 schema 缓存特性。以下的最佳实践主要针对该场景。在数据库和表数量较少时，可以忽略这一特性。
- 在大量数据库和表的场景下（例如 10 万以上的数据库和表数量）或者当数据库和表的数量大到影响系统性能时，建议打开 schema 缓存特性。以下的最佳实践主要针对该场景。在数据库和表数量较少时，可以忽略以下设置。

- 可以通过观测 TiDB 监控中 **Schema load** 下的子面板 **Infoschema v2 Cache Operation** 来查看 schema 缓存的命中率。如果命中率较低，可以调大 [`tidb_schema_cache_size`](/system-variables.md#tidb_schema_cache_size-从-v800-版本开始引入)。
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Suggested change
- 可以通过观测 TiDB 监控中 **Schema load** 下的子面板 **Infoschema v2 Cache Operation** 来查看 schema 缓存的命中率。如果命中率较低，可以调大 [`tidb_schema_cache_size`](/system-variables.md#tidb_schema_cache_size-从-v800-版本开始引入)。
- 可以通过观测 TiDB 监控中 **Schema load** 下的子面板 **Infoschema v2 Cache Operation** 来查看 schema 缓存的命中率。如果命中率较低（一般低于 70% 时对 QPS 和延迟会有明显的影响），如果业务对 QPS 和延迟比较敏感，建议调大 [`tidb_schema_cache_size`](/system-variables.md#tidb_schema_cache_size-从-v800-版本开始引入)，并保持命中率在 85% 以上。

- 可以通过观测 TiDB 监控中 **Schema load** 下的子面板 **Infoschema v2 Cache Size** 来查看当前使用的 schema 缓存的大小。
- 建议关闭 [`performance.force-init-stats`](/tidb-configuration-file.md#force-init-stats-从-v657-和-v710-版本开始引入) 以减少 TiDB 的启动时间。
- 如果需要创建大量的表（例如 10 万张以上），建议将参数 [`split-table`](/tidb-configuration-file.md#split-table) 设置为 `false` 以减少 Region 数量，从而降低 TiKV 的内存。
- 在使用 stale read 功能时，如果使用的 schema 太老，可能会导致全量加载历史的 schema，对性能有很大影响。可以通过调大 [`tidb_schema_version_cache_limit`](/system-variables.md#tidb_schema_version_cache_limit-从-v740-版本开始引入) 来缓解这一问题。
- 在访问涉及数据库和表的系统表时，最好指定数据库和表，避免读取大量的元数据，导致影响性能甚至 TiDB OOM。
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Suggested change
- 在访问涉及数据库和表的系统表时，最好指定数据库和表，避免读取大量的元数据，导致影响性能甚至 TiDB OOM。
- 在访问 INFORMATION_SCHEMA 中的系统视图时，如果视图包含库名或表名字段，建议在查询条件中明确指定数据库名和表名，以避免读取过多元数据，进而影响查询性能，甚至导致 TiDB 内存溢出（OOM）问题。


## 已知限制

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