概述

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
• HBT
• ShareJoin

ShareJoin

1、概念

ShareJoin是一个简单的跨分片Join,基于HBT的方式实现。

目前支持2个表的join,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。支持任意配置的A,B表

如：A,B的dataNode相同

<table name="A" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="auto-sharding-long" />
<table name="B" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="auto-sharding-long" />
A,B的dataNode不同
<table name="A" dataNode="dn1,dn2 " rule="auto-sharding-long" />
<table name="B" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="auto-sharding-long" />

或

<table name="A" dataNode="dn1 " rule="auto-sharding-long" />
<table name="B" dataNode=" dn2,dn3" rule="auto-sharding-long" />

2、相关类图

• JoinParser: SQL语句的解析
• TableFilter:存解析后的各个子表
• ShareJoin:执行拆分的语句管理控制,和字段，记录的管理
• ShareDBJoinHandler:第一个表执行后获取数据的handler
• ShareRowOutPutDataHandler：最后一个表执行后获取数据的handler
• EnginerCtx：执行引擎
• SQLJob：SQL语句执行任务
• SQLJobHandler：SQL语句执行后获取数据的handler
• BatchSQLJob：批量执行任务控制
• AllJobFinishedListener：所有任务完成侦听器

3、测试

默认mycat的环境测试：

/*!mycat:catlet=demo.catlets.ShareJoin */ select a.*,b.id, b.name as tit from customer a,company b on a.company_id=b.id;

/*!mycat:catlet=demo.catlets.ShareJoin */ select a.*,b.id, b.name as name from orders a join customer b where a.customer_id=b.id;

/*!mycat:catlet=demo.catlets.ShareJoin */ select a.*,b.* from orders a join customer b where a.customer_id=b.id;

/*!mycat:catlet=demo.catlets.ShareJoin */ select a.id,a.user_id,a.traveldate,a.fee,a.days,b.id as nnid, b.title as tit from travelrecord a join hotnews b on b.id=a.days order by a.id ;

全局表

1、概念

一个真实的业务系统中，往往存在大量的类似字典表的表格，它们与业务表之间可能有关系，这种关系，可以理解为“标签”，而不应理解为通常的“主从关系”，这些表基本上很少变动，可以根据主键ID进行缓存，下面这张图说明了一个典型的“标签关系”图：

在分片的情况下，当业务表因为规模而进行分片以后，业务表与这些附属的字典表之间的关联，就成了比较棘手的问题，考虑到字典表具有以下几个特性：

• 变动不频繁
• 数据量总体变化不大
• 数据规模不大，很少有超过数十万条记录。

鉴于此，MyCAT定义了一种特殊的表，称之为“全局表”，全局表具有以下特性：

• 全局表的插入、更新操作会实时在所有节点上执行，保持各个分片的数据一致性
• 全局表的查询操作，只从一个节点获取
• 全局表可以跟任何一个表进行JOIN操作

将字典表或者符合字典表特性的一些表定义为全局表，则从另外一个方面，很好的解决了数据JOIN的难题。通过全局表+基于E-R关系的分片策略，MyCAT可以满足80%以上的企业应用开发。

2、配置

全局表配置比较简单，不用写Rule规则，如下配置即可：

<table name="company" primaryKey="ID" type="global" dataNode="dn1,dn2,dn3" />

需要注意的是，全局表每个分片节点上都要有运行创建表的DDL语句。

ER分片

1、概念

MyCAT借鉴了NewSQL领域的新秀Foundation DB的设计思路，Foundation DB创新性的提出了Table Group的概念，其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。

customer采用sharding-by-intfile这个分片策略，分片在dn1,dn2上，orders依赖父表进行分片，两个表的关联关系为orders.customer_id=customer.id。于是数据分片和存储的示意图如下：

这样一来，分片Dn1上的的customer与Dn1上的orders就可以进行局部的JOIN联合，Dn2上也如此，再合并两个节点的数据即可完成整体的JOIN，试想一下，每个分片上orders表有100万条，则10个分片就有1个亿，基于E-R映射的数据分片模式，基本上解决了80%以上的企业应用所面临的问题。

2、配置

以上述例子为例，schema.xml中定义如下的分片配置：

<table name="customer" dataNode="dn1,dn2" rule="sharding-by-intfile">
<childTable name="orders" joinKey="customer_id" parentKey="id"/>
</table>

HBT分片

HBT是为了解决跨分片的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。

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