万字详解：怎样通过跨 Region 直读及计算下推支持跨 Region 联合查询

万字详解：怎样通过跨 Region 直读及计算下推支持跨 Region 联合查询

1. 引言：分布式数据库的跨区域查询挑战

在当今大规模分布式数据库系统中，数据往往按照一定规则分布在不同的区域(Region)。这种数据分布策略虽然有利于系统的可扩展性、可用性和容错性，但也给跨区域的数据查询带来了巨大挑战。传统的查询处理方式通常需要将分散在不同区域的数据汇总到单一节点进行处理，这种方法在处理大规模数据时会导致严重的网络瓶颈和计算资源浪费。

本文将深入探讨如何通过跨 Region 直读及计算下推技术来优化跨区域联合查询，提升查询性能，降低资源消耗。

2. 分布式数据库中的数据分布策略

2.1 数据分片(Sharding)基础

分布式数据库将数据划分为多个分片(Shard)，每个分片包含数据的一个子集。常见的分片策略包括：

1. 哈希分片(Hash Sharding)：根据键值的哈希结果将数据分配到不同分片

   shard_id = hash(key) % num_shards
   

2. 范围分片(Range Shar