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背景
最近在浏览查问优化器的论文，发现 System R 中对于 Join 操作的定义个别分为了两种，即嵌套循环、排序 - 合并联接。在原文中，更偏向应用排序 - 合并联接逻辑。
思考到我的畛域是在解决分库分表或者其余的分区模式，这让我开始不由得联想咱们怎么在分布式场景利用这个 Join 逻辑，对于两个不同库外面的不同表咱们是没有方法间接进行 Join 操作的。查阅材料后发现原来早有定义，即分布式联接算法。
分布式联接算法
跨界点解决数据即分布式联接算法，常见的有四种模型：Shuffle Join（洗牌联接）、Broadcast Join（播送联接）、MapReduce Join（MapReduce 联接）、Sort-Merge Join（排序 - 合并联接）。
接下来将进行逐个理解与剖析，以便后续开发的利用。
Shuffle Join（洗牌联接）
先上原理解释：
Shuffle Join 的核心思想是将来自不同节点的数据从新散发（洗牌），使得能够联接的数据行最终位于同一个节点上。通常，对于要联接的两个表，会对联接键利用雷同的哈希函数，哈希函数的后果决定了数据行应该被发送到哪个节点。这样，所有具备雷同哈希值的行都会被送到同一个节点，而后在该节点上执行联接操作。
可能解释完还是有点含糊，举个例子，有两张表，别离以 id 字段进行分库操作，且哈希算法雷同（为了简略，这里只介绍分库场景，分库分表同理。算法有很多种，这里举例是 hash 算法），那么这两张表的分片或者能够在同一个物理库中，这样咱们不须要做大表维度的解决，咱们能够间接下推 Join 操作到对应的物理库操作即可。
在 ShardingSphere 中，这种场景相似于绑定表的定义，如果两张表的算法雷同，能够间接配置绑定表的关系，进行雷同算法的连贯查问，防止简单的笛卡尔积。
这样做的益处是能够尽量下推到数据库操作，在中间件层面咱们能够做并行处理，适宜大规模的数据操作。
然而，这很现实，有多少表会采纳雷同算法解决呢。
Broadcast Join（播送联接）
先上原理解释：
当一个表的大小绝对较小时，能够将这个小表的全副数据播送到所有蕴含另一个表数据的节点上。每个节点上都有小表的残缺正本，因而能够独立地与本地的大表数据进行联接操作，而不须要跨节点通信。
举个例子，有一张十分小的表 A，还有一张依照 ID 分片的表 B，咱们能够在每一个物理库中复制一份表 A，这样咱们的 Join 操作就能够间接下推到每一个数据库操作了。
这种状况比 Shuffle Join 甚至还有性能高效，这种相似于 ShardingSphere 中的播送表的定义，其存在相似于字典表，在每一个数据库都同时存在一份，每次写入会同步到多个节点。
这种操作的益处不言而喻，不仅反对并行操作而且性能极佳。
然而毛病也不言而喻，如果小表不够小数据冗余不说，播送可能会耗费大量的网络带宽和资源。
MapReduce Join（MapReduce 联接）
先上原理解释：
MapReduce 是一种编程模型，用于解决和生成大数据集，其中的联接操作能够分为两个阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。Map 阶段：每个节点读取其数据分片，并对须要联接的键值对利用一个映射函数，生成两头键值对。Reduce 阶段：两头键值对会依据键进行排序（在某些实现中排序产生在 Shuffle 阶段）和分组，而后发送到 Reduce 节点。在 Reduce 节点上，具备雷同键的所有值都会汇集在一起，这时就能够执行联接操作。
MapReduce Join 不间接利用于传统数据库逻辑，而是实用于 Hadoop 这样的分布式解决零碎中。然而为了不便了解，还是用 SQL 语言来剖析，例如一条 SQL：
SELECT orders.order_id, orders.date, customers.name
FROM orders
JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id;会被转换为两个 SQL：
SELECT customer_id, order_id, date FROM orders;
SELECT customer_id, name FROM customers;这个过程就是 Map 阶段，即读取 orders 和customers表的数据，并为每条记录输入键值对，键是customer_id，值是记录的其余部分。
下一个阶段可有可无，即 Shuffle 阶段。如果不在这里排序可能会在 Map 阶段执行 SQL 时候排序 / 分组或者在接下来的 Reduce 阶段进行额定排序 / 分组。在这个阶段次要将收集到的数据依照 customer\_id 排序分组，以确保雷同的 customer\_id 的数据达到 Reduce 阶段。
Reduce 阶段将每个对应的 customer_id 进行联接操作，输入并返回最初的后果。
这种操作广泛利用于两个算法齐全不雷同的表单，也是一种规范的解决模型，在这个过程中，咱们以一张逻辑表的维度进行操作。这种算法可能会耗费大量内存，甚至导致内存溢出，并且在解决大数据量时会相当耗时，因而不适宜须要低提早的场景。
额定补充
内存溢出场景广泛在如下场景：
1. 大键值对数量：如果 Map 阶段产生了大量的键值对，这些数据须要在内存中进行缓存以进行排序和传输，这可能会耗费大量内存。
2. 数据歪斜：如果某个键十分常见，而其余键则不那么常见，那么解决这个键的 Reducer 可能会接管到大量的数据，导致内存不足。这种景象称为数据歪斜。
3. 大值列表：在 Reduce 阶段，如果某个键对应的值列表十分长，解决这些值可能会须要很多内存。
4. 不合理的并行度：如果 Reduce 工作的数量设置得不适合（太少或太多），可能会导致单个工作解决不平均，从而导致内存问题。
我能想到的相应解决方案：
•内存到磁盘的溢写：当 Map 工作的输入缓冲区满了，它会将数据溢写到磁盘。这有助于限度内存应用，但会减少 I / O 开销。
•通过设置适合的 Map 和 Reduce 工作数量，能够更无效地分配资源，防止某些工作过载。具体操作能够将 Map 操作的分段比方 1~100，100～200，Reduce 阶段开设较少的并发解决。
•优化数据分布，比方应用范畴分区（range partitioning）或哈希分区（hash partitioning）来缩小数据歪斜。
Sort-Merge Join（排序 - 合并联接）
先上原理解释：
在分布式环境中，Sort-Merge Join 首先在每个节点上对数据进行部分排序，而后将排序后的数据合并起来，最初在合并的数据上执行联接操作。这通常波及到多阶段解决，包含部分排序、数据洗牌（从新散发），以及最终的排序和合并。
举个了解，还是下面的 SQL。
SELECT orders.order_id, orders.date, customers.name
FROM orders
JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id;1. 对 orders 表按 customer_id 进行排序。
2. 对 customers 表按 customer_id 进行排序。
3. 同时遍历两个已排序的表，将具备雷同 customer_id 的行配对。
这个就有点相似于原生的排序 - 合并联接了。也是数据库场景的规范解决方法。
对于曾经排序的数据集或数据分布平均的状况，这种办法十分无效。如果数据未事后排序，这种办法可能会十分慢，因为它要求数据在联接之前进行排序。
当然，这个算法也会造成内存溢出的场景，解决方案如下：
1. 当数据集太大而无奈一次性加载到内存中时，能够应用内部排序算法。内部排序算法会将数据宰割成多个批次，每个批次独自排序，而后将排序后的批次合并。这种办法通常波及到磁盘 I / O 操作，因而会比内存中操作慢。
2. 对于合并步骤，能够应用流式解决技术，一次只解决数据的一小部分，并继续将后果输入到下一个解决步骤或存储系统。这样能够防止一次性加载大量数据到内存中。
3. 当内存不足以解决数据时，能够应用磁盘空间作为长期存储。数据库管理系统通常有机制来解决内存溢出，比方创立磁盘上的临时文件来存储过程中的数据。
4. 在分布式系统中，能够将数据扩散到多个节点上进行解决，这样每个节点只须要解决数据的一部分，从而缩小单个节点上的内存压力。
作者：京东科技 张豪杰
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