面试题：MySQL关联查询性能优化之分布式场景

查询方案设计

使用分布式计算框架（如Spark）：
- 数据读取：利用Spark的数据源接口，从各个MySQL实例中读取销售数据。例如，通过JDBC连接每个MySQL实例，将数据加载为DataFrame。
- 数据处理：在Spark中，对加载的DataFrame执行分组聚合操作。按照product_id进行分组，对sale_amount进行求和，得到每个产品的总销售额。示例代码如下（以Scala为例）：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder.appName("Global Sales Aggregation").getOrCreate()
// 假设df是从各个MySQL实例读取并合并后的DataFrame
val result = df.groupBy("product_id").agg(sum("sale_amount").as("total_sales"))
result.orderBy($"total_sales".desc).show()

使用分布式SQL查询引擎（如Presto、Trino）：
- 配置数据源：在Presto或Trino中配置每个MySQL实例为数据源。
- 执行查询：编写SQL查询语句，通过跨数据源的联合查询来实现需求。例如：

SELECT product_id, SUM(sale_amount) AS total_sales
FROM (
    SELECT * FROM mysql1.sales_table
    UNION ALL
    SELECT * FROM mysql2.sales_table
    -- 依此类推，添加所有MySQL实例的表
) AS all_sales
GROUP BY product_id
ORDER BY total_sales DESC;

分布式环境下优化关联查询性能

数据分布策略：
- 哈希分布：在数据写入MySQL实例时，可以按照product_id进行哈希分布。这样相同product_id的数据会分布到同一节点或少数几个节点上，在进行聚合查询时，减少跨节点的数据传输。例如，通过一致性哈希算法，将product_id映射到具体的MySQL实例。
- 范围分布：如果数据有一定的时间或地理区域规律，可以按照sale_date或region（假设表中有区域字段）进行范围分布。例如，按月份将销售数据分布到不同节点，在查询近期或特定时间段数据时，可以快速定位到相关节点。
查询路由：
- 元数据管理：建立一个元数据中心，记录每个MySQL实例存储的数据范围（如按product_id哈希范围、按sale_date时间范围等）。当接收到查询请求时，查询路由组件可以根据查询条件（如要查询的product_id范围），快速定位到存储相关数据的MySQL实例。
- 负载均衡：查询路由组件在选择MySQL实例时，要考虑各实例的负载情况。可以使用轮询、加权轮询或基于负载指标（如CPU使用率、内存使用率、查询队列长度等）的动态负载均衡算法，将查询请求均匀分配到各个实例，避免某个实例负载过高。
跨节点数据整合：
- 数据预聚合：在每个MySQL实例内部，可以定期对本地数据进行预聚合。例如，每天或每小时对本节点存储的销售数据按product_id进行聚合，得到局部的产品销售汇总数据。当进行全局统计时，只需将各节点的预聚合数据进行简单合并即可，减少跨节点传输的数据量。
- 减少数据传输：在进行跨节点数据传输时，尽量只传输必要的数据。例如，在查询全球每个产品的总销售额时，只从各节点传输每个产品的局部销售额汇总数据，而不是传输所有的销售明细数据。同时，可以使用压缩技术对传输的数据进行压缩，减少网络带宽占用。

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面试题：MySQL关联查询性能优化之分布式场景

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查询方案设计

分布式环境下优化关联查询性能