06｜数据分区后，如何应对Join？

1. 分布式数据库处理数据关联场景的方式包括Hash Join、Broadcast Join、Shuffle Join和Colocate Join，每种方式适用于不同的情况。 2. 在ClickHouse中，建议尽量避免Join操作，而是利用大宽表模式来充分利用并行计算和向量化查询优势。 3. 在StarRocks中，执行引擎会自动选择最高效的Join方式，并对星型或雪花模型进行建模提供更好的支持。 4. Colocate Join是分布式数据库中大表Join的最优解，通过优化数据分布将分布式表连接转化成多个小的本地表连接。 5. 数据库层面看，HBase不支持SQL语言，只提供了一些数据访问API；ClickHouse优选宽表的查询；StarRocks对Join支持更好，适合星型/雪花模型的需求。 6. 在业务设计过程中应该尽量避免复杂的Join，尤其是超过3个表的Join，以提高系统整体性能。 7. 考虑到数据传输、本地化，Colocate Join在正常情况下性能最优，但并不一定优于Shuffle Join从并行度与扩展度上来讲，需要根据具体情况进行评估。