重写查询和数据层

Question

我在quora中遇到了以下问题：

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

这里的第一个答案提到了一个名为“Vitess”的软件。它提到 vitess 重写查询，因此提供优化。 重写查询以优化数据库事务究竟意味着什么。我读过一些软件拥有自己定制的 RDBMS 系统和数据分层以加快数据库操作。

重写查询究竟如何使操作更快？ 由于担心扩大这个问题的范围，我会请求一些关于数据和材料分层的见解，我可以从那里开始了解更多关于数据分层和查询重写的信息。

Answer 1

我在 vitess 工作。

如果优化是普遍可行的，那么数据库引擎会自己做。

Vitess 执行的优化类型是当今应用程序可行的权衡取舍。例如：

• 对于 OLTP 工作负载，Vitess 会在您的查询中添加一个限制子句。如果行数超过一定数量，则返回错误。
• 如果查询完成时间过长，很可能会对其他查询造成损害。因此，我们终止此类查询以保持系统运行。
• 我们将 DML 重写为基于主键。这样，复制品就不必重做原始作品。这适用于您使用基于语句的复制。
• 如果系统中有两个相同的查询，则只发送一个并共享结果。

这些只是一些亮点。根据我们在 YouTube 上看到的问题和中断，我们添加了更多此类调整选项。