重寫查詢和數據層

Question

我正在經歷以下問題在Quora的：

https://www.quora.com/How-was-YouTube-programmed-in-Python

第一個答案這裏提到一個名叫「Vitess」軟件。它提到vitess重寫查詢並提供優化。 重寫查詢優化數據庫事務意味着什麼。我已經閱讀了一些有自己定製的RDBMS系統的軟件和用於加快數據庫操作的數據分層。

如何重寫查詢可以使操作更快？由於害怕擴大這個問題的範圍，我會請求對數據和材料分層的一些見解，從那裏我可以更多地瞭解數據分層和查詢重寫。

Answer 1

我在vitess上工作。

如果優化是普遍可行的，那麼數據庫引擎本身就會這樣做。

Vitess執行的優化類型是對當今應用程序可行的折衷方案。例如：

• 對於OLTP工作負載，Vitess會爲您的查詢添加限制子句。如果行數超過一定數量，則返回錯誤。
• 如果查詢花費太長時間才能完成，這很可能會對其他查詢造成傷害。所以，我們殺死這些查詢以保持系統正常運行。
• 我們將DML重寫爲基於主鍵。這樣，複製品就不必重做原作。如果您使用基於語句的複製，這是適用的。
• 如果兩個相同的查詢碰到系統，只發送一個並共享結果。

這些只是一些亮點。根據我們在YouTube上看到的問題和中斷情況，我們添加了更多此類調優選項。