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 。

 

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

 

全局表的配置如下：

<table name="company" primaryKey="ID" type="global" dataNode="dn1,dn2,dn3" />

 

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

 

 配置示例：

<table name="customer" dataNode="dn1,dn2" rule="sharding-by-intfile">
    <childTable name="orders" joinKey="customer_id" parentKey="id"/>
</table>

 

3. Share join

ShareJoin 是一个简单的跨分片 Join,基于 HBT 的方式实现。
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

支持任意配置的两个表，如：

<table name="A" dataNode="dn1 " rule="auto-sharding-long" />
<table name="B" dataNode=" dn2,dn3" rule="auto-sharding-long" />

上面的配置是官方文档中的示例，但是我试的时候，连 mycat 都启动不起来。把这两个配置中的 rule 去掉，加上 primaryKey="id" autoIncrement="true" ， mycat 可以启动，但是运行这两个表的 join 查询，会抛错。

 

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。