Mycat--理论--05--Mycat跨分片聚合处理机制

Mycat--理论--05--Mycat跨分片聚合处理机制 Mycat–理论–05–Mycat跨分片聚合处理机制 1、原理图

在内存中完成聚合逻辑，所以大量数据的情况下，资源消耗比较严重

2、分页

Select * from a limit 100

2.1、问题

存在随机结果集问题，比如分片1上的50条记录与分片2上的50条，取决于分片数据到来的先后顺序。

3、排序 3.1、算法

采用的是堆排序

3.2、分片表分页排序的复杂度问题 问题

取出从第100万开始的100条记录

Select * from a order by  name  limit 1000000,100

处理

需要改写为如下sql，发给每个分片去执行，然合排序，取出100条记录

Select * from a order by  name  limit  0,1000000+100

后果

如果每个分片都有200万数据，总共10个分片，那么就要处理200*10=2000万数据。导致sql执行非常耗时。

3.3、排序的优化算法1

保留当前排好序的最大100条记录作为结果集(topNSet)，并记录当前结果集之前的记录总数（preCount)

如果一条记录符合当前结果集，则淘汰当前结果集中的一条记录，并且将preCount++
如果preCount++等于 100万 ，则处理结束，输出topNSet

如果只有分页而不排序，则累计preCount，直到100万以后，在保存topNSet条记录输出即可

3.4、分页排序的优化可能性

假设：每个分片都是排序好的有序队列，对于以下sql

Select * from a order by name limit M,N 

优化思路1

尽可能的放弃分片节点发来的无效数据当满足以下条件时，就可以结束后继数据的处理了
所有分片都存在一个记录没有进入结果集的情况

优化思路2

多次向后端发起ＳＱＬ请求如果分片个数为Ｑ个，则考虑获取Ｍ/Q+N条记录做排序

M为100万，总共10个分片，则每个分片获取10万+100条记录，
进入结果集排序，如果按照思路1的优化后，发现结果集数量不足，则继续发起后端请求

优化思路3

每个MySQL节点上Dump数据 ，然后分布式的排序和二进制高效传输

4、分组,统计