摘要：技术的创新点在技术原理上，的类查询优化实现需要要依赖于插件的特性。因此，必须具备对查询结果各个列的字符串值进行自动类型转换的能力。
摘要： 性能优化是企业级应用永恒的话题，关系型数据库查询优化更是如此。在前台核心业务场景中，类 KeyValue 查询(以下简称类 KV 查询)是非常常见的，并且在应用总 SQL 流量占比很高,如果仅在SQL层面进行进一步优化会非常困难，因此针对这类场景，TDDL/DRDS 配合 AliSQL 提出了全新的解决方案。
作者：励强（君瑜）
场景介绍
性能优化是企业级应用永恒的话题，关系型数据库查询优化更是如此。在前台核心业务场景中，类 KeyValue 查询(以下简称类 KV 查询)是非常常见的（例如，SELECT id, name FROM users WHERE id=1002），并且在应用总 SQL 流量占比很高，例如，天猫某核心业务的类 KV 查询占比近90%，商品某系统中占比近80%，交易订单系统中占比也有50%左右，菜鸟等其他核心业务场景中这个现象也是相当普遍。
这类 SQL 已经非常简单，如果仅在SQL层面进行进一步优化会非常困难，因此针对这类场景，TDDL/DRDS 配合 AliSQL 提出了全新的解决方案。
产品简介
在进入正题前，简单介绍下 TDDL/DRDS 产品，TDDL 是阿里巴巴集团为了解决淘宝电商数据库单机瓶颈，在2008年研制的中间件产品，以分库分表为核心理念，基于 MySQL 存储简单有效解决数据存储和访问容量问题，该产品支撑了历届天猫双十一核心交易链路的数据库流量，并且在此期间逐步成长为阿里巴巴集团访问关系型数据库的标准。
2014年，TDDL 团队和阿里云 RDS 团队合作，在云上输出这款产品，取名DRDS(Distributed Relational Database Service)，专注于解决单机关系型数据库扩展性问题，目前该产品在公共云上具有超过 1000 家企业用户，并且在私有云输出，支撑多家大型企业和政府部门的核心业务，并且随着业务的扩大和业界技术的进展，DRDS 产品也会逐步给大家带来更加高效和务实的分布式数据库功能和解决方案。
新的思路
TDDL/DRDS 的类 KV 查询优化是怎么做的?这得从寻找基于 MySQL 的新优化思路说起。2015年，我们注意到社区版 MySQL 在5.6支持了 InnoDB memcached 插件，该插件允许应用的类 KV 查询走 Memcached 协议来直接访问 MySQL InnoDB 引擎的Buffer（走 Memcached 协议与走 MySQL SQL 协议都能访问 InnoDB 上的同一份数据）。这样让类 KV 查询直接绕开 MySQL Server 层的解析器、优化器与执行器等过程，从而大大降低应用类 KV 查询的 MySQL CPU 开销，扩大类似双十一极端场景下数据库容量,并且有效降低数据库响应时间。