优炫数据库UXMPP的分片与查询处理使用方法.docx
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优炫数据库大规模并行处理技术的分片与查询处理的
使用方法
概述：随着海量数据时代的发展，海量数据的管理能力，多类型，变化快 ，
高可用，低成本，可扩展性等需求给企业带来了巨大的挑战。优炫大规模并行
处理（
，缩写
）是基于
在多台机器上的
横向扩展。这些服务器可以将传入的
查询并行化，以便在大型数据集群上
实现实时响应。
分片（shards）
一个
即该分布式表在
节点上的某个小表（分布式表行的子
集 ） ， 根 据 分 布 式 规 则 ， 一 个
上 一 般 有 多 个
。 可 以 在 表
中查看到表的分片信息：
上例中我们可以看到有多个分片，那么数据就会分别写入对应的分片中，
可直接从该分片中读取对应的数据。至于这些分片到
上的映射，即放在
哪个
上，是通过系统的元 数据表决定的，可以通过
和
查询得出。
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提示
支持复制分片以防止数据丢失。
分片的意义根据需要将分片及其副本放在不同的节点上，将包含相关表的
相关行的分片放在同一个节点上。这样，它们之间的连接查询可以避免更多的
网络消耗，在单节点上就可以执行。
例如一个具有库存、产品和销售的数据库，如果这三个表都有一个商品
作为分发列进行分片，那么当限制为某一个商品的时候，对于该商品的所有查
询可以直接在单个
上高效的运行，包括这些表之间的联合查询。另外，
跨多台计算机分布查询，可以让多台机器同时执行查询。并且可以通过增加新
机器来扩展处理速度。上面说过的分片可以提高处理能力，这里则是实现了最
大的并行性，即
的利用率。虽然我们将表分布在多个节点上，以达到查询
可以“实时”运行。但是，查询结果仍然需要通过
（或
）节点
来进行分发请求命令和收集结果并传回，因此当查询是计数或者统计等聚会函
数时，这个加速是最明显的。
查询处理
集群由
实例和多个
实例组成。在
上存储有关
分片的元数据，数据在
节点上进行分片和复制。发布到集群上的所有查
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