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创建一个实现Disqus评论模版的MySQL模型

在很长一段时间内,PostgreSQL都被认为是MySQL的替代品。但是,在那段时间里,根本没有办法使他达到MySQL所能达到的水平。最近几年里,这些问题都无法解决,并且产生了许多有趣的工具来弥补PG。我们在Disqus中使用了两个Slony和pgbouncer。Slony让我们可以复制数据(有时候也可以分区),而pgbouncer为我们解决了保持链接和连接池的问题。

在很长一段时间内,PostgreSQL都被认为是MySQL的替代品。但是,在那段时间里,根本没有办法使他达到MySQL所能达到的水平。最近几年里,这些问题都无法解决,并且产生了许多有趣的工具来弥补PG。我们在Disqus中使用了两个Slony和pgbouncer。Slony让我们可以复制数据(有时候也可以分区),而pgbouncer为我们解决了保持链接和连接池的问题。

另外,让我们看看他们的语言:我这个星期很高兴能够学会如何在PGSQL8.4中使用递归查询,他们实在太强大了。这就是我这篇文章所真正想要和大家讨论的东西。MySQL让我们可以工作,并且工作的很好,但你只能在引擎的结构内完成。虽然在PG中依然如此,但你有了更多的选择。因此,我想讲讲树的线索化的问题。

大家都知道Disqus不仅仅是最大的Django网站(我们每个月有近100万的访问量),同时,他也是他也是一个最大的网上评论系统。我们为上千个网站提供了许多功能,最基本的就是评论作为树状结构的线索化。

PostgreSQL提供了许多个关于线索化的解决方案。最常用的(也是最高效的)方法就是改良版的前序遍历。简单的说,他增加了一个左序,一个右序,他们会在你添加评论时被更新。我们还有另一个标准的方法(Reddit使用的很欢乐),那就是“取出所有的东西,然后在内存中完成操作”。实际上,不仅仅只有Reddit这样做。

继续看看PGSQL为我们提供的东西,我们还可以找到两个选项(最低在8.4版本)。其中一个是使用PG的内建模块称为ltree。他允许你将一个节点的完整路径(所有父结点)存储下来,同时允许你通过标准的sql语句查询他们。当你需要按照“最早发布”排序的时候,它会非常有用,因为这样以来,就变为了简单的按照“ltree――column”排序。然而,和大部分时候一样,Disqus的情况没有这么简单。

我们的第二个解决方案就是递归查询。他花了我很长一段时间来理解他是怎么工作的,但是当我理解后,我被他的能力深深的吸引了。Postgre提供了许多MySQL所没有的特性,比如over()修饰符。他们真的表现的非常好。

让我们继续深入我们的问题,这会是一个大问题。现在,Disqus和Reddit处理多线程的方法一样,都是和网上其他的解决方案一样,非常的简陋。我说的是简陋不是说代码写的不好,而是他的优化没有做到他应该做到的。直到某些人(就是你,Obama同学)开始使用这个程序,并且所有人都想回复他的话,我们才发现出问题了。我们再一次想到了Django(即使他们越来越大)并且通过业务逻辑将他们分组。

自从8.4开始,我们就可以使用递归查询来解决这个问题(在许多情况下我们已经自己开始这么做了,虽然会有点复杂)这个相当的简单。

因此,让我们一个基本的例子。我们有一个的评论模型,它看起来有点像这样:
 

我们现在所做的,是建立一个基本的评价模型。我们的消息,笔者父评论(这是可选的)。现在,让我们来学习如何使用递归查询可以轻松地重新订购本datd中,由id升序排序。

 

很甜蜜吧?哦,等等,有困惑?所以我一直在寻找的查询更复杂的是一大堆惊人的bug.
pgexperts为我们指向正确的道路。

现在,我不会钻到太多,因为有更好的教程,在此模式中处理递归查询,但我们完成了我们的结果。

我们要处理一个巨大信息集,并且有些评论有将近几千个回复。如果99%的评论都只有100个回复,那么将他们放入内存中并不是什么问题,但当他们开始增加时,我们最终会浪费很多时间。PGSQL中的递归查询可以让我们很简单的把这项工作交给数据库(有时候他们处理的比我们快的多),并且给我们节省了很多花费在网络传播和web处理的时间和资源。

有一个例子可以让你更直观的理解他是多么的高效,我们曾经见过仅在大型数据库的SQL处理时间这一项上(返回25个结果,而不是1000个)就将近节省了500%的时间。这甚至没有包括我们在程序级上的花费。是的,没错,这些SQL语句仅在数据库层上就比其他数据库快5倍

总而言之,作为一个MySQL的拥护者,我对Disqus使用PostgreSQL所达到的性能,规模,以及灵活性表示十分震惊。我十分期待去发现通过这个平台我们还能做什么,去寻找还在等待我们的挑战。

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