cockrachdob，tibd怎么处理多表join？--未完结

cockrachdob，tibd怎么处理多表join？
同样，mysql用了mycat做了分片之后，怎么做多表join，单表查询是OK的~

mycat分布式事务解决方案

准备阶段：事务协调者(事务管理器)给每个参与者(资源管理器)发送准备消息，每个参与者要么直接返回失败(如权限验证失败)，要么在本地执行事务，写本地的redo和undo日志但不提交，可以进一步将准备阶段分为以下三个步骤： 1）协调者节点向所有参与者节点询问是否可以执行提交操作(vote)，并开始等待各参与者节点的响应。
2）参与者节点执行询问发起为止的所有事务操作，并将Undo信息和Redo信息写入日志。 3）各参与者节点响应协调者节点发起的询问。如果参与者节点的事务操作实际执行成功，则它返回一个”同意”消息；如果参与者节点的事务操作实际执行失败，则它返回一个”中止”消息。

提交阶段：如果协调者收到了参与者的失败消息或者超时，直接给每个参与者发送回滚(Rollback)消息，否则发送提交(Commit)消息，参与者根据协调者的指令执行提交或者回滚操作，释放所有事务处理过程中使用的锁资源。 二阶段提交所存在缺点的： 1）同步阻塞问题，执行过程中所有参与节点都是事务阻塞型的，当参与者占有公共资源时，其他第三方节点访问公共资源不得不处于阻塞状态。
2）单点故障，由于协调者的重要性一旦协调者发生故障参与者会一直阻塞下去。 3）数据不一致，在二阶段提交的阶段二中，当协调者向参与者发送commit请求之后，发生了局部网络异常或者在发送commit请求过程中协调者发生了故障，这回导致只有一部分参与者接受到了commit请求，而在这部分参与者接到commit请求之后就会执行commit操作，但是其他部分未接到commit请求的机器则无法执行事务提交，于是整个分布式系统便出现了数据不一致性的现象。

mycat不适用场景

1.非分片字段查询 如果该分片字段选择度高，也是业务常用的查询维度，一般只有一个或极少数个DB节点命中（返回结果集）。示例中只有3个DB节点，而实际应用中的DB节点数远超过这个，假如有50个，那么前端的一个查询，落到MySQL数据库上则变成50个查询，会极大消耗Mycat和MySQL数据库资源。

2.分页排序 但Mycat向应用返回的结果集取决于哪个DB节点最先返回结果给Mycat。如果Mycat最先收到DB1节点的结果集，那么Mycat返回给应用端的结果集为 [0,1]，如果Mycat最先收到DB2节点的结果集，那么返回给应用端的结果集为 [5,6]。也就是说，相同情况下，同一个SQL，在Mycat上执行时会有不同的返回结果。

3.任意表JOIN 无法跨库join
--那如何仅在分库中join这个结果肯定有问题？

https://www.cnblogs.com/langfanyun/p/12567355.html
Mycat 中的 JOIN

性能建议：
尽量避免使用 Left join 或 Right join,而用 Inner join 在使用 Left join 或 Right join 时， ON 会优先执行， where 条件在最后执行，所以在使用过程中，条件尽可能的在 ON 语句中判断，减少 where 的执行。
少用子查询，而用 join。

Mycat 目前版本支持跨分片的 join,主要实现的方式有四种：全局表， ER 分片， catletT(人工智能)和 ShareJoin， ShareJoin 在开发版中支持，前面三种方式 1.3.0.1 支持 。
ER的方式很巧妙，但是如果有多个关系怎么处理？

1）全局表
一个真实的业务系统中，往往存在大量的类似字典表的表格，它们与业务表之间可能有关系，这种关系，可以理解为“标签” ，而不应理解为通常的“主从关系” ，这些表基本上很少变动。

考虑到字典表具有以下几个特性：
• 变动不频繁
• 数据量总体变化不大
• 数据规模不大，很少有超过数十万条记录。
鉴于此， MyCAT 定义了一种特殊的表，称之为“全局表” ，全局表具有以下特性：
• 全局表的插入、更新操作会实时在所有节点上执行，保持各个分片的数据一致性
• 全局表的查询操作，只从一个节点获取
• 全局表可以跟任何一个表进行 JOIN 操作

2）ER Join
MyCAT 借鉴了 NewSQL 领域的新秀 Foundation DB 的设计思路， Foundation DB 创新性的提出了 Table Group 的概念，其将子表的存储位置依赖于主表，并且物理上紧邻存放，因此彻底解决了 JION 的效率和性能问题，根据这一思路，提出了基于 E-R 关系的数据分片策略，子表的记录与所关联的父表记录存放在同一个数据分片上。

customer 采用 sharding-by-intfile 这个分片策略，分片在 dn1,dn2 上， orders 依赖父表进行分片，两个表的关联关系为 orders.customer_id=customer.id。于是数据分片和存储的示意图如下

3）ShareJoin 是一个简单的跨分片 Join,基于 HBT 的方式实现。类似于redistribution：
目前支持 2 个表的 join,原理就是解析 SQL 语句，拆分成单表的 SQL 语句执行，然后把各个节点的数据汇集

4）catlet（人工智能）
mycat 提供了一些接口，需要自己定逻辑怎么把不同分片的表 join 起来。

4.分布式事务 Mycat并没有根据二阶段提交协议实现 XA事务，而是只保证 prepare 阶段数据一致性的 弱XA事务