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:
Ignite 支持常见的 SQL 操作,比如:
SELECT
INSERT
UPDATE
DELETE
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 TABLE
CREATE INDEX
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 |
SQL 表在内部其实和 Key-Value 缓存是一样的结构。
这意味着:
put
, get
)操作同样的数据。这是 Ignite SQL 的核心特性之一。
解析和拆分:
分布式执行:
结果合并:
假设你执行一个查询:
SELECT * FROM Person WHERE salary > 100000;
Person
是分区表);Person
分区;有时候你希望只查询当前节点的数据,而不是所有节点。
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)。
Ignite 的 SQL 引擎使用了 H2 Database 引擎 来做:
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。
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 |