分布式场景怎么Join | 京东云技术团队

背景

最近在阅读查询优化器的论文，发现System R中对于Join操作的定义一般分为了两种，即嵌套循环、排序-合并联接。在原文中，更倾向使用排序-合并联接逻辑。

考虑到我的领域是在处理分库分表或者其他服务器托管网的分区模式，这让我开始不由得联想我们怎么在分布式场景应用这个Join逻辑，对于两个不同库里面的不同表我们是没有办法直接进行Join操作的。查阅资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

跨界点处理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（广播联接）、MapReduce Join（MapReduce联接）、Sort-Merge Join（排序-合并联接）。

接下来将进行逐一了解与分析，以便后续开发的应用。

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重新分发（洗牌），使得可以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，会对联接键应用相同的哈希函数，哈希函数的结果决定了数据行应该被发送到哪个节点。这样，所有具有相同哈希值的行都会被送到同一个节点，然后在该节点上执行联接操作。

可能解释完还是有点模糊，举个例子，有两张表，分别以id字段进行分库操作，且哈希算法相同（为了简单，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许可以在同一个物理库中，这样我们不需要做大表维度的处理，我们可以直接下推Join操作到对应的物理库操作即可。

在ShardingSphere中，这种场景类似于绑定表的定义，如果两张表的算法相同，可以直接配置绑定表的关系，进行相同算法的连接查询，避免复杂的笛卡尔积。

这样做的好处是可以尽量下推到数据库操作，在中间件层面我们可以做并行处理，适合大规模的数据操作。

但是，这很理想，有多少表会采用相同算法处理呢。

Broadcast Join服务器托管网（广播联接）

先上原理解释：

当一个表的大小相对较小时，可以将这个小表的全部数据广播到所有包含另一个表数据的节点上。 每个节点上都有小表的完整副本，因此可以独立地与本地的大表数据进行联接操作，而不需要跨节点通信。

举个例子，有一张非常小的表A，还有一张按照ID分片的表B，我们可以在每一个物理库中复制一份表A，这样我们的Join操作就可以直接下推到每一个数据库操作了。

这种情况比Shuffle Join甚至还有性能高效，这种类似于ShardingSphere中的广播表的定义，其存在类似于字典表，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。

这种操作的好处显而易见，不仅支持并行操作而且性能极佳。

但是缺点也显而易见，如果小表不够小数据冗余不说，广播可能会消耗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，用于处理和生成大数据集，其中的联接操作可以分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。 Map阶段：每个节点读取其数据分片，并对需要联接的键值对应用一个映射函数，生成中间键值对。 Reduce阶段： 中间键值对会根据键进行排序（在某些实现中排序发生在Shuffle阶段）和分组，然后发送到Reduce节点。 在Reduce节点上，具有相同键的所有值都会聚集在一起，这时就可以执行联接操作。

MapReduce Join不直接应用于传统数据库逻辑，而是适用于Hadoop这样的分布式处理系统中。但是为了方便理解，还是用SQL语言来分析，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，并为每条记录输出键值对，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阶段进行额外排序/分组。在这个阶段主要将收集到的数据按照customer_id排序分组，以确保相同的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，输出并返回最后的结果。

这种操作普遍应用于两个算法完全不相同的表单，也是一种标准的处理模型，在这个过程中，我们以一张逻辑表的维度进行操作。这种算法可能会消耗大量内存，甚至导致内存溢出，并且在处理大数据量时会相当耗时，因此不适合需要低延迟的场景。

额外补充

内存溢出场景普遍在如下场景：

我能想到的相应解决方案：

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局部排序，然后将排序后的数据合并起来，最后在合并的数据上执行联接操作。 这通常涉及到多阶段处理，包括局部排序、数据洗牌（重新分发），以及最终的排序和合并。

举个理解，还是上面的SQL。

SELECT orders.order_id, orders.date, customers.name
FROM orders
JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id;

这个就有点类似于原生的排序-合并联接了。也是数据库场景的标准处理办法。

对于已经排序的数据集或数据分布均匀的情况，这种方法非常有效。如果数据未预先排序，这种方法可能会非常慢，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：

服务器托管，北京服务器托管，服务器租用 http://www.fwqtg.net