相对于单例数据库的查询操作，分布式数据查询会有很多技术难题。
本文记录 Mysql 分库分表 和 Elasticsearch Join 查询的实现思路，了解分布式场景数据处理的设计方案。
文章从常用的关系型数据库 MySQL 的分库分表 Join 分析，再到非关系型 ElasticSearch 来分析 Join 实现策略。逐步深入 Join 的实现机制。
①Mysql 分库分表 Join 查询场景
分库分表场景下，查询语句如何分发，数据如何组织。相较于 NoSQL 数据库，Mysql 在 SQL 规范的范围内，相对比较容易适配分布式场景。
基于 sharding-jdbc 中间件的方案，了解整个设计思路。
sharding-jdbc
- sharding-jdbc 代理了原始的 datasource, 实现 jdbc 规范来完成分库分表的分发和组装，应用层无感知。
- 执行流程：SQL 解析 => 执行器优化 => SQL 路由 => SQL 改写 => SQL 执行 => 结果归并
io.shardingsphere.core.executor.ExecutorEngine#execute - Join 语句的解析，决定了要分发 SQL 到哪些实例节点上。对应 SQL 路由。
- SQL 改写就是要把原始（逻辑）表名，改为实际分片的表名。
- 复杂情况下，Join 查询分发的最多执行的次数 = 数据库实例 × 表 A 分片数 × 表 B 分片数
Code Insight
示例代码工程：git@github.com:cluoHeadon/sharding-jdbc-demo.git
/**
* 执行查询 SQL 切入点，从这里可以完整 debug 执行流程
* @see ShardingPreparedStatement#execute()
* @see ParsingSQLRouter#route(String, List, SQLStatement) Join 查询实际涉及哪些表，就是在路由规则里匹配得出来的。
*/
public boolean execute() throws SQLException {
try {
// 根据参数（决定分片）和具体的SQL 来匹配相关的实际 Table。
Collection<PreparedStatementUnit> preparedStatementUnits = route();
// 使用线程池，分发执行和结果归并。
return new PreparedStatementExecutor(getConnection().getShardingContext().getExecutorEngine(), routeResult.getSqlStatement().getType(), preparedStatementUnits).execute();
} finally {
JDBCShardingRefreshHandler.build(routeResult, connection).execute();
clearBatch();
}
}
SQL 路由策略
启用 sql 打印，直观看到实际分发执行的 SQL
# 打印的代码，就是在上述route 得出 ExecutionUnits 后，打印的
sharding.jdbc.config.sharding.props.sql.show=true
sharding-jdbc 根据不同的 SQL 语句，会有不同的路由策略。我们关注的 Join 查询，实际相关就是以下两种策略。
- StandardRoutingEngine binding-tables 模式
- ComplexRoutingEngine 最复杂的情况，笛卡尔组合关联关系。
-- 参数不明，不能定位分片的情况
select * from order o inner join order_item oi on o.order_id = oi.order_id
-- 路由结果
-- Actual SQL: db1 ::: select * from order_1 o inner join order_item_1 oi on o.order_id = oi.order_id
-- Actual SQL: db1 ::: select * from order_1 o inner join order_item_0 oi on o.order_id = oi.order_id
-- Actual SQL: db1 ::: select * from order_0 o inner join order_item_1 oi on o.order_id = oi.order_id
-- Actual SQL: db1 ::: select * from order_0 o inner join order_item_0 oi on o.order_id = oi.order_id
-- Actual SQL: db0 ::: select * from order_1 o inner join order_item_1 oi on o.order_id = oi.order_id
-- Actual SQL: db0 ::: select * from order_1 o inner join order_item_0 oi on o.order_id = oi.order_id
-- Actual SQL: db0 ::: select * from order_0 o inner join order_item_1 oi on o.order_id = oi.order_id
-- Actual SQL: db0 ::: select * from order_0 o inner join order_item_0 oi on o.order_id = oi.order_id
②Elasticsearch Join 查询场景
首先，对于 NoSQL 数据库，要求 Join 查询，可以考虑是不是使用场景和用法有问题。
然后，不可避免的，有些场景需要这个功能。Join 查询的实现更贴近 SQL 引擎。
基于 elasticsearch-sql 组件的方案，了解大概的实现思路。
elasticsearch-sql
- 这是个 elasticsearch 插件，通过提供 http 服务实现类 SQL 查询的功能，高版本的 elasticsearch 已经具备该功能⭐
- 因为 elasticsearch 没有 Join 查询的特性，所以实现 SQL Join 功能，需要提供更加底层的功能，涉及到 Join 算法。
Code Insight
源码地址：git@github.com:NLPchina/elasticsearch-sql.git
/**
* Execute the ActionRequest and returns the REST response using the channel.
* @see ElasticDefaultRestExecutor#execute
* @see ESJoinQueryActionFactory#createJoinAction Join 算法选择
*/
@Override
public void execute(Client client, Map<String, String> params, QueryAction queryAction, RestChannel channel) throws Exception{
// sql parse
SqlElasticRequestBuilder requestBuilder = queryAction.explain();
// join 查询
if(requestBuilder instanceof JoinRequestBuilder){
// join 算法选择。包括：HashJoinElasticExecutor、NestedLoopsElasticExecutor
// 如果关联条件为等值（Condition.OPEAR.EQ）,则使用 HashJoinElasticExecutor
ElasticJoinExecutor executor = ElasticJoinExecutor.createJoinExecutor(client,requestBuilder);
executor.run();
executor.sendResponse(channel);
}
// 其他类型查询 ...
}
③More Than Join
Join 算法
- 常用三种 Join 算法：Nested Loop Join，Hash Join、 Merge Join
- MySQL 只支持 NLJ 或其变种，8.0.18 版本后支持 Hash Join
- NLJ 相当于两个嵌套循环，用第一张表做 Outter Loop，第二张表做 Inner Loop，Outter Loop 的每一条记录跟 Inner Loop 的记录作比较，最终符合条件的就将该数据记录。
- Hash Join 分为两个阶段;
build构建阶段和probe探测阶段。 - 可以使用 Explain 查看 MySQL 使用哪种 Join 算法。 需要的语法关键字： FORMAT=JSON or FORMAT=Tree
EXPLAIN FORMAT=JSON
SELECT * FROM
sale_line_info u
JOIN sale_line_manager o ON u.sale_line_code = o.sale_line_code;
{
"query_block": {
"select_id": 1,
// 使用的join 算法： nested_loop
"nested_loop": [
// 涉及join 的表以及对应的 key,其他的信息与常用explain 类似
{
"table": {
"table_name": "o",
"access_type": "ALL"
}
},
{
"table": {
"table_name": "u",
"access_type": "ref"
}
}
]
}
}
Elasticsearch Nested 类型
分析 Elasticsearch 业务数据以及使用场景，还有一种选择是直接存储关联信息的文档。在 Elasticsearch 中，是以完整文档形式提供查询和检索，彻底避开使用 Join 相关的技术。
这样就牵扯到关联是归属类型的数据还是公用类型的数据、关联数据量的大小、关联数据的更新频率等。这些都是使用 Nested 类型需要考虑的因素。
更多的使用方法，可以从网上和官网找到，不做赘述。
我们现在有个业务功能正好使用到 Nested 类型， 在查询和优化过程中，解决了非常大的难题。
总结
通过运行原理分析，对于运行流程有了清晰和深入的认知。
对于中间件的优化和技术选型更加有目的性，使用上会更加谨慎和小心。
明确的筛选条件，更小的筛选范围，limit 取值数据，都可以减少计算陈本，提高性能。
参考
作者：京东物流 杨攀
来源：京东云开发者社区