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题外话

周三了，不用我多说了，我有一个小猫咪，小时候……… 望广大掘友给我个面子，v我50给猫咪买个汉堡王，记住，这是我给掘友们一个面子，一般人我都不要

废话不多说，上货

Distributed表引擎原理演示

上节讲了Distributed表引擎原理，今天就来演示一下

假设有一个Distributed表定义如下：

CREATE TABLE distributed_table (
    id UInt64,
    name String,
    score Float64
) ENGINE = Distributed(cluster_name, default_database, remote_table_name, rand());

该Distributed表引擎将会将数据分片并分布在多个节点上，如下图所示：

+-------------------+       +-------------------+
|   Distributed     |       |   Distributed     |
|       Table       |       |       Table       |
|  +-------------+  |       |  +-------------+  |
|  |             |  |       |  |             |  |
|  |  Node #1    |  |       |  |  Node #2    |  |
|  |             |  |       |  |             |  |
|  | +-----------+  |       |  | +-----------+  | 
|  | |  Remote   |  |       |  | |  Remote   |  | 
|  | |   Table   |  |       |  | |   Table   |  | 
|  | +-----------+  |       |  | +-----------+  | 
|  +-------------+  |       |  +-------------+  |
+-------------------+       +-------------------+

在这个例子中，我们将数据分片并将分片分别分布在两个节点上。每个节点上都有一个远程表，该表实际存储了该节点上分配的数据分片。

当查询Distributed表时，查询请求将被发送到所有分布式表定义的节点上。每个节点将根据自己上的远程表返回一部分查询结果，并将它们汇总到查询协调节点上。查询协调节点最后将所有部分结果组合成最终结果并返回给客户端。

例如，当执行以下查询时：

查询请求将被发送到所有节点上，每个节点将在自己的远程表中执行该查询，并返回部分结果。最后，查询协调节点将所有部分结果汇总并计算平均值，返回最终结果给客户端。

总之，Distributed表引擎通过将数据分片并分布在多个节点上，实现了分布式存储和查询。当查询Distributed表时，查询请求将被发送到所有节点上，并将它们的部分结果汇总到一个节点上，最后计算出最终结果并返回给客户端。

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