如何在多云数据库设置中优化查询？

在多云数据库设置中优化查询可最大限度地减少延迟和成本，这一点至关重要，因为数据分布在AWS、Google Cloud或Azure等提供商之间。关键概念包括了解云之间的网络跃点和数据局部性。有效的优化对于维持应用程序性能和管理跨云边界传输数据所固有的出口费用至关重要。 核心原则包括最大限度地减少跨云数据传输。技术包括查询分析以避免大型结果集在云之间移动、将经常访问的远程数据缓存在本地，以及利用访问云原生存储格式的分区视图。必须管理实例之间的同步。不同云数据库引擎的异构性通常需要为每个引擎（例如BigQuery、Aurora、Cosmos DB）进行特定调优，并带来了延迟挑战。 实施包括分析查询以识别跨云操作。通过重写查询以在传输前在源云过滤数据来进行优化。在查询目的地为远程数据实施缓存层。利用分区视图将查询定向到相关云的数据。应用特定于提供商的优化，如分区方案和高效索引。这减少了昂贵的数据传输，降低了查询延迟，显著提高了应用程序响应速度并控制了运营支出。