分布式连接是大数据量场景中很重要的一个查询优化执行手段，当两个或多个表的数据量比较大的时候，在执行两表或者多表的连接的时候，需要尽量的将 JOIN 通过并行执行的方式以提高执行效率，减小查询的响应时间。

本节主要介绍 OceanBase 数据库支持的分布式连接的几种典型场景。

PARTITION-WISE JOIN 场景

PARTITION-WISE JOIN 是指两表的连接条件包含了两表的分区键，并且两表的分区方式是一样的。

在如下例所示，t2 和 t3 都是在 c1 这个列上进行了 key 分区，分区总数为 4 个分区，分区模式完全相同。当查询的条件为 t2.c1=t3.c1 and t2.c2=t3.c2 时，查询条件完全包含了分区键，查询可以以分区为单位在每个分区内进行。如果并行度为 4 的话，该查询可以同时做 4 个分区的JOIN 并且将最后结果输出。

  1. create table t2 (c1 int, c2 int) partition by key(c1) partitions 4;
  2. create table t3 (c1 int, c2 int) partition by key(c1) partitions 4;
  1. explain select * from t2, t3 where t2.c1 = t3.c1 and t2.c2=t3.c2\G
  2. *************************** 1. row ***************************
  3. Query Plan: 
  4. ============================================
  5. |ID|OPERATOR           |NAME|EST. ROWS|COST|
  6. --------------------------------------------
  7. |0 |EXCHANGE IN DISTR  |    |63       |8374|
  8. |1 | EXCHANGE OUT DISTR|    |63       |8362|
  9. |2 |  HASH JOIN        |    |63       |8362|
  10. |3 |   TABLE SCAN      |t2  |4000     |499 |
  11. |4 |   TABLE SCAN      |t3  |4000     |499 |
  12. ============================================
  14. Outputs & filters: 
  15. -------------------------------------
  16.   0 - output([t2.c1], [t2.c2], [t3.c1], [t3.c2]), filter(nil)
  17.   1 - output([t2.c1], [t2.c2], [t3.c1], [t3.c2]), filter(nil)
  18.   2 - output([t2.c1], [t2.c2], [t3.c1], [t3.c2]), filter(nil), 
  19.       equal_conds([t2.c1 = t3.c1], [t2.c2 = t3.c2]), other_conds(nil)
  20.   3 - output([t2.c1], [t2.c2]), filter(nil), 
  21.       access([t2.c1], [t2.c2]), partitions(p[0-3])
  22.   4 - output([t3.c1], [t3.c2]), filter(nil), 
  23.       access([t3.c1], [t3.c2]), partitions(p[0-3])

以一边分区表的分区模式重新分布另一个表的场景

同样以 t2 和 t3 表为例，如下例所示，查询 JOIN 条件覆盖了 t2 的分区键而没有覆盖 t3 的分区键，所以执行计划将会按照 t2 的分区模式，将 t3 的数据进行以 partition key 为目标的分组。在将 t3 的数据依照 c2 的值和 t2 的 c1 列的分区方式打散重分布后，可以以 t2 的分区为单位进行分区间的并行连接。

  1. explain select * from t2, t3 where t2.c1 = t3.c2\G
  2. *************************** 1. row ***************************
  3. Query Plan: 
  4. =======================================================
  5. |ID|OPERATOR                     |NAME|EST. ROWS|COST |
  6. -------------------------------------------------------
  7. |0 |EXCHANGE IN DISTR            |    |31680    |35454|
  8. |1 | EXCHANGE OUT DISTR          |    |31680    |29456|
  9. |2 |  HASH JOIN                  |    |31680    |29456|
  10. |3 |   TABLE SCAN                |t2  |4000     |499  |
  11. |4 |   EXCHANGE IN DISTR         |    |4000     |878  |
  12. |5 |    EXCHANGE OUT DISTR (PKEY)|    |4000     |499  |
  13. |6 |     TABLE SCAN              |t3  |4000     |499  |
  14. =======================================================
  16. Outputs & filters: 
  17. -------------------------------------
  18.   0 - output([t2.c1], [t2.c2], [t3.c1], [t3.c2]), filter(nil)
  19.   1 - output([t2.c1], [t2.c2], [t3.c1], [t3.c2]), filter(nil)
  20.   2 - output([t2.c1], [t2.c2], [t3.c1], [t3.c2]), filter(nil), 
  21.       equal_conds([t2.c1 = t3.c2]), other_conds(nil)
  22.   3 - output([t2.c1], [t2.c2]), filter(nil), 
  23.       access([t2.c1], [t2.c2]), partitions(p[0-3])
  24.   4 - output([t3.c1], [t3.c2]), filter(nil)
  25.   5 - (#keys=1, [t3.c2]), output([t3.c1], [t3.c2]), filter(nil)
  26.   6 - output([t3.c1], [t3.c2]), filter(nil), 
  27.       access([t3.c1], [t3.c2]), partitions(p[0-3])

两个表都重新分布的场景

对于同样的 t2 和 t3 表，如果连接条件既没有包含 t2 的分区键也没有包含 t3 的分区键，会生成如下例所示的计划。注意这个计划的 JOIN 部分是在主线程完成。在后续的 OceanBase 数据库版本中，这样的计划的 JOIN 部分也会在工作线程以并行的方式执行。

  1. explain select * from t2, t3 where t2.c2 = t3.c2\G
  2. *************************** 1. row ***************************
  3. Query Plan: 
  4. ==============================================
  5. |ID|OPERATOR            |NAME|EST. ROWS|COST |
  6. ----------------------------------------------
  7. |0 |HASH JOIN           |    |31680    |29835|
  8. |1 | EXCHANGE IN DISTR  |    |4000     |878  |
  9. |2 |  EXCHANGE OUT DISTR|    |4000     |499  |
  10. |3 |   TABLE SCAN       |t2  |4000     |499  |
  11. |4 | EXCHANGE IN DISTR  |    |4000     |878  |
  12. |5 |  EXCHANGE OUT DISTR|    |4000     |499  |
  13. |6 |   TABLE SCAN       |t3  |4000     |499  |
  14. ==============================================
  16. Outputs & filters: 
  17. -------------------------------------
  18.   0 - output([t2.c1], [t2.c2], [t3.c1], [t3.c2]), filter(nil), 
  19.       equal_conds([t2.c2 = t3.c2]), other_conds(nil)
  20.   1 - output([t2.c1], [t2.c2]), filter(nil)
  21.   2 - output([t2.c1], [t2.c2]), filter(nil)
  22.   3 - output([t2.c1], [t2.c2]), filter(nil), 
  23.       access([t2.c1], [t2.c2]), partitions(p[0-3])
  24.   4 - output([t3.c1], [t3.c2]), filter(nil)
  25.   5 - output([t3.c1], [t3.c2]), filter(nil)
  26.   6 - output([t3.c1], [t3.c2]), filter(nil), 
  27.       access([t3.c1], [t3.c2]), partitions(p[0-3])