分布式数据库中的“分布式连接”（Distributed Joins）

这段文字讲的是 分布式数据库中的“分布式连接”（Distributed Joins），特别是针对 Apache Ignite 这类分布式内存数据库的处理方式。下面我将逐段解释这段内容，帮助你更好地理解。

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一、什么是分布式连接（Distributed Joins）

原文：

A distributed join is a SQL statement with a join clause that combines two or more partitioned tables.

解释：

• 分布式连接指的是在 分布式数据库 中，对两个或多个分布在不同节点上的表进行 JOIN 操作。
• 这些表是“分区的”（partitioned），也就是说数据被分片存储在多个节点上。

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二、Colocated Join（共置连接）和 Non-Colocated Join（非共置连接）

原文：

If the tables are joined on the partitioning column (affinity key), the join is called a colocated join. Otherwise, it is called a non-colocated join.

解释：

• Colocated Join（共置连接）：

  • 如果两个表是根据相同的列（称为分区列或亲和键 affinity key）进行分区的，并且你在该列上做 JOIN，那么这两个表的数据会在同一个节点上。

  • 这样就可以在每个节点上 本地执行 JOIN，效率很高。

  • 举例：表 A 和表 B 都按 customer_id 分区，查询 SELECT * FROM A JOIN B ON A.customer_id = B.customer_id 就是 Colocated Join。

    

    执行流程：

    步骤	描述	说明
    1. 查询分发（Q）	查询被发送到集群中所有相关的节点	每个节点收到相同的 SQL 查询语句
    2. 本地执行（E(Q)）	每个节点只在自己的本地数据上执行查询	无需跨节点拉取数据
    3. 结果汇总（R）	所有节点执行完后，结果被发送回客户端节点进行汇总	客户端节点负责最终结果合并

    举个例子：

    假设你有两个表：

    • Customer（客户表）：按 customer_id 分区
    • Order（订单表）：也按 customer_id 分区

    你执行如下查询：

    SELECT * FROM Customer c JOIN Order o ON c.id = o.customer_id WHERE c.region = 'US'
    

    • Ignite 会把这条查询发送到所有节点。
    • 每个节点只处理自己本地的 Customer 和 Order 数据（因为它们按 customer_id 共置）。
    • 每个节点返回本地匹配的结果。
    • 客户端节点把所有结果合并后返回给用户。

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    总结

    概念	含义
    Colocated Join	JOIN 的字段是分区字段，数据在同一个节点上
    Q（Query）	查询语句被发送到所有相关节点
    E(Q)（Execution of Query）	每个节点在本地执行查询
    R（Result）	结果被汇总到客户端节点

• Non-Colocated Join（非共置连接）：

  • 如果 JOIN 的列不是分区列，那么两个表的数据可能分布在不同的节点上。

  • 这时就需要从其他节点 拉取数据，效率较低。

    
    这段话讲的是 非共置连接（Non-Colocated Join） 在 Apache Ignite 这样的分布式数据库中是如何执行的，以及为什么它效率较低。我们可以逐步理解它的含义：

    执行过程详解

    ✅ 第一步：SQL 引擎在每个节点上执行查询

    • 每个节点执行查询时，只处理自己本地的数据。
    • 比如，节点 A 有部分 Table A 的数据，但它没有对应的 Table B 数据。

    ❌ 第二步：节点发现缺少数据，需要从其他节点获取

    • 如果 JOIN 的字段是 主键或亲和键，节点知道去哪个节点取数据 → unicast（单播）
    • 否则，不知道去哪个节点取数据 → broadcast（广播）

    📦 第三步：批量请求优化

    • 为了避免频繁的网络请求，Ignite 会把多个请求 打包成一批发送，减少网络开销。

    📌 举个例子说明

    假设你有两个表：

    • Customer（客户表），按 customer_id 分区。
    • Order（订单表），按 order_id 分区（不是 customer_id）。

    现在你执行：

    SELECT * FROM Customer c JOIN Order o ON c.id = o.customer_id
    

    • 因为 Order 是按 order_id 分区的，不是按 customer_id，所以两个表不是共置的。
    • Ignite 无法在本地完成 JOIN，需要从其他节点获取 Order 表中对应的数据。
    • 如果 customer_id 是主键或亲和键，节点知道去哪个节点取数据（unicast）。
    • 否则，只能广播请求，效率低。

    📊 对比：Colocated vs Non-Colocated Join

    特性	Colocated Join	Non-Colocated Join
    JOIN 字段	分区字段（affinity key）	不是分区字段
    数据位置	相同 JOIN 键的数据在同一个节点	数据可能在不同节点
    执行方式	每个节点只处理本地数据	每个节点需要远程获取数据
    网络开销	小（只有最终结果汇总）	大（需要远程拉取数据）
    是否需要设置	不需要	必须设置 setDistributedJoins(true)
    性能	✅ 高效	❌ 低效

    最佳实践建议

    1. 尽量使用 Colocated Join

       • 设计表结构时，确保要 JOIN 的字段是分区字段（affinity key）。
       • 例如：Customer(customer_id) 和 Order(customer_id) 都按 customer_id 分区。

    2. 非共置 JOIN 时要显式启用

       SqlFieldsQuery query = new SqlFieldsQuery("SELECT ...");
       query.setDistributedJoins(true); // 启用分布式 JOIN
       

    3. 避免 Broadcast JOIN

       • Broadcast 会增加网络负载，降低性能。
       • 如果 JOIN 的字段不是主键或亲和键，尽量避免。

    4. 批量请求优化

       • Ignite 会自动将请求打包发送，但仍应尽量减少不必要的跨节点访问。

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三、为什么 Colocated Join 更高效？

原文：

Colocated joins are more efficient because they can be effectively distributed between the cluster nodes.

解释：

• 因为数据在同一个节点上，JOIN 操作可以 在每个节点上独立完成，不需要跨网络传输大量数据。
• 这样减少了网络开销，提高了性能。

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四、Ignite 默认如何处理 JOIN？

原文：

By default, Ignite treats each join query as if it is a colocated join and executes it accordingly (see the corresponding section below).

解释：

• Ignite 默认假设你执行的是 Colocated Join。
• 如果不是，可能会导致 查询结果不正确，因为 Ignite 可能只在本地节点查找数据。

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五、如何处理 Non-Colocated Join？

原文：

If your query is non-colocated, you have to enable the non-colocated mode of query execution by setting SqlFieldsQuery.setDistributedJoins(true); otherwise, the results of the query execution may be incorrect.

解释：

• 如果你执行的是 Non-Colocated Join，必须手动启用分布式连接模式：

  SqlFieldsQuery query = new SqlFieldsQuery("SELECT ...");
  query.setDistributedJoins(true); // 启用非共置连接模式
  

• 启用后，Ignite 会将查询发送到所有相关节点，并合并结果，虽然效率较低，但保证结果正确。

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六、建议

原文：

If you often join tables, we recommend that you partition your tables on the same column (on which you join the tables).
Non-colocated joins should be reserved for cases when it’s impossible to use colocated joins.

解释：

• 如果你经常需要做 JOIN 操作，建议将这些表按照 JOIN 的列进行分区（即使用相同的 affinity key）。
• 这样可以尽量使用高效的 Colocated Join。
• 只有在无法使用 Colocated Join 的情况下，才使用 Non-Colocated Join。

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总结

概念	含义	是否高效	是否需要特殊设置
Colocated Join	JOIN 的列是分区列，数据在同一节点	✅ 高效	❌ 不需要设置
Non-Colocated Join	JOIN 的列不是分区列，数据可能在不同节点	❌ 效率低	✅ 必须设置 setDistributedJoins(true)

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如果你有具体的 SQL 示例或者使用场景，我也可以帮你分析是否是 Colocated Join 或者如何优化 JOIN 性能。