Apache Ignite 的 SQL 功能和分布式查询机制
这段内容讲的是 Apache Ignite 的 SQL 功能和分布式查询机制。我们可以从几个关键点来理解：
一、Ignite 是一个分布式 SQL 数据库
✅ 特点：
- 符合 ANSI-99 SQL 标准
- 水平扩展（可扩展到多个节点）
- 容错（fault-tolerant）
- 支持两种数据分布方式：
- 分区（Partitioned）：数据分布在多个节点上
- 复制（Replicated）：每个节点都有完整数据副本
二、SQL 功能支持
✅ DML 语句：
Ignite 支持常见的 SQL 操作，比如：
SELECTINSERTUPDATEDELETE
✅ DDL 语句（部分支持）：
虽然 Ignite 是分布式系统，不完全支持所有 DDL（如外键约束），但支持创建表、索引等操作：
CREATE TABLECREATE INDEX
三、如何连接 Ignite 的 SQL 引擎？
Ignite 提供了多种方式连接 SQL 接口：
| 方式 | 支持语言 | 说明 |
|---|---|---|
| JDBC | Java | 标准数据库连接方式 |
| ODBC | C/C++, Python 等 | 用于非 Java 环境 |
| 原生 API | Java, .NET, C++ | 更高性能的接口 |
四、SQL 表的内部结构
SQL 表在内部其实和 Key-Value 缓存是一样的结构。
这意味着：
- 你可以用 SQL 操作数据，也可以用缓存 API（如
put,get）操作同样的数据。 - 你可以控制数据分区方式，进行 数据亲和性（Affinity Colocation） 优化，提高查询性能。
五、分布式查询机制（Distributed Queries）
这是 Ignite SQL 的核心特性之一。
🔄 查询执行流程：
-
解析和拆分：
- Ignite 将 SQL 查询解析成多个“map”查询（在各个节点上执行）和一个“reduce”查询（合并结果）。
-
分布式执行：
- 每个节点只执行与自己存储的数据相关的“map”查询。
-
结果合并：
- 所有节点返回结果后，由发起查询的节点进行合并，生成最终结果。
📌 举例说明：
假设你执行一个查询：
SELECT * FROM Person WHERE salary > 100000;
- Ignite 会把这条查询发送到所有节点（如果
Person是分区表）； - 每个节点只查自己本地的
Person分区； - 最后由发起查询的节点汇总所有结果。
六、本地查询（Local Queries）
有时候你希望只查询当前节点的数据，而不是所有节点。
适用场景：
- 查询的是 复制表（Replicated Table）：因为每个节点都有全部数据，直接查本地即可。
- 查询的是 分区表（Partitioned Table），但你想限制只查当前节点的数据。
如何启用本地查询？
在 SQL 查询中加上 LOCAL 关键字：
SELECT * FROM Person WHERE salary > 100000 LOCAL;
或者通过 API 设置本地标志（如 JDBC 的参数设置）。
七、SQL 引擎内部原理
Ignite 的 SQL 引擎使用了 H2 Database 引擎 来做：
- SQL 语句解析（Parsing）
- 查询优化（Optimization）
- 生成执行计划（Execution Plan）
但 H2 只在单节点上运行，Ignite 在其基础上实现了 分布式查询协调机制，从而实现跨节点的数据查询和合并。
八、总结表格
| 主题 | 内容 |
|---|---|
| SQL 支持 | ANSI-99 标准、DML 完整支持、DDL 部分支持 |
| 数据分布 | 分区（Partitioned）或复制（Replicated） |
| 查询方式 | JDBC、ODBC、原生 API |
| 表结构 | 实际是 Key-Value 缓存结构 |
| 查询机制 | 分布式 Map-Reduce 模式 |
| 本地查询 | 可通过 LOCAL 关键字限制只查本地数据 |
| SQL 引擎 | 使用 H2 解析优化，Ignite 实现分布式协调 |