标签：mda 策略 编程 das 读书笔记 atl 依赖 拆分 简单
Join
Join 绝对是关系型数据库中最常用一个特性，然而在分布式环境中,跨分片的 join 确是最复杂的，最难解决一 个问题。
Join：inner ，left，right，full，cross
尽量避免使用 Left join 或 Right join,而用 Inner join。
在使用 Left join 或 Right join 时，ON 会优先执行，where 条件在最后执行，所以在使用过程中，条件尽 可能的在 ON 语句中判断，减少 where 的执行少用子查询，而用 join。
Mycat 目前版本支持跨分片的 join,主要实现的方式有四种：全局表，ER 分片，catletT(人工智能)和 ShareJoin，ShareJoin 在开发版中支持，前面三种方式 1.3.0.1 支 持。
全局表
各个分片冗余存储
ER分片
将子表的存储位置依赖于主表，并且物理上紧邻存放，因此彻底解决了 JION 的效率和性能问题。
根据这一思路，提出了基于 E-R 关系的数据分片策略，子表的记录与所关联的父表记录存放在同一个数据分 片上。
Share Join
ShareJoin 是一个简单的跨分片 Join,基于 HBT 的方式实现。 原理就是解析 SQL 语句，拆分成单表的 SQL 语句执行，然后把各个节点的数据汇 集。
catlet（人工智能）
解决跨分片的 SQL JOIN 的问题，远比想象的复杂，而且往往无法实现高效的处理。
既然如此，就依靠人工 的智力，去编程解决业务系统中特定几个必须跨分片的 SQL 的 JOIN 逻辑。
MyCAT 提供特定的 API 供程序员调用，这就是 MyCAT 创新性的思路——人工智能。
以一个跨节点的 SQL 为例。 Select a.id,a.name,b.title from a,b where a.id=b.id 其中 a 在分片 1，2，3 上，b 在 4，5，6 上，需要把数据全部拉到本地（MyCAT 服务器）,执行 JOIN 逻辑。
标签：mda 策略 编程 das 读书笔记 atl 依赖 拆分 简单
原文地址：http://www.cnblogs.com/shizheyangde/p/7434892.html
