先上个pgsql操作的对比,然后引出ignite的并置处理规则
ddl:
drop table student;CREATE TABLE student(sid int PRIMARY KEY ,sname varchar(64), cid int);
drop table course;CREATE TABLE course(cid int PRIMARY KEY ,cname varchar(64));
drop table score;CREATE TABLE score(sid int ,cid int,score int,PRIMARY KEY (sid,cid));
dml:
course表:
cid |
cname |
1 |
yuwen |
2 |
shuxue |
3 |
yingyu |
student表:
sid |
sname |
cid |
1 |
zhang |
1 |
2 |
wang |
2 |
3 |
liu |
1 |
4 |
li |
3 |
5 |
chen |
3 |
6 |
zhao |
3 |
score表:
sid |
cid |
score |
1 |
1 |
99 |
3 |
1 |
99 |
2 |
2 |
50 |
4 |
3 |
79 |
dql 查询有成绩的学生信息
SELECT student.* FROM student inner JOIN score ON STUDENT
.sid=score.sid
pgsql结果
sid |
sname |
cid |
1 |
zhang |
1 |
3 |
liu |
1 |
2 |
wang |
2 |
4 |
li |
3 |
ignite结果
SID |
SNAME |
CID |
1 |
zhang |
1 |
2 |
wang |
2 |
显然,ignite结果不正确,似乎是少了部分结果
ignite 并置:
- ignite的数据是分布式存在的
- join类计算只会在本地的数据集上执行,不会跨节点
因此有两种处理方式:
- 设计时就把具有E-R关系的数据分布在相同的节点,此种方式最优,在设计分库分表时也需要考虑这一点
- 开启并置处理:affinity_key=sid,即是告诉ignite,涉及到这个字段的计算时,需要把数据广播到其他所有节点,由此可见,当表的数据量较大时,性能很差
改写score表的ddl如下:
CREATE TABLE score(sid int(11) ,cid int(11),score int(11),PRIMARY KEY (sid,cid))
WITH "template=partitioned,backups=1,affinity_key=sid" ;
再执行:
SELECT student.* FROM student inner JOIN score ON STUDENT
.sid=score.sid
ignite结果
SID |
SNAME |
CID |
1 |
zhang |
1 |
2 |
wang |
2 |
3 |
liu |
3 |
4 |
li |
3 |
连序都排好了,你说赞不赞 _
![file](https://img2020.cnblogs.com/other/2064610/202006/2064610-20200618105935467-91256754.jpg)