大家好，我是考100分的小小码 ，祝大家学习进步，加薪顺利呀。今天说一说ignite affinity key 并置 究竟是个啥？,希望您对编程的造诣更进一步.
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));
代码100分
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
代码100分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:
代码100分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 _
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