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：

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一、Ignite 是一个分布式 SQL 数据库

✅ 特点：

• 符合 ANSI-99 SQL 标准
• 水平扩展（可扩展到多个节点）
• 容错（fault-tolerant）
• 支持两种数据分布方式：
  • 分区（Partitioned）：数据分布在多个节点上
  • 复制（Replicated）：每个节点都有完整数据副本

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二、SQL 功能支持

✅ DML 语句：

Ignite 支持常见的 SQL 操作，比如：

• SELECT
• INSERT
• UPDATE
• DELETE

✅ DDL 语句（部分支持）：

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

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三、如何连接 Ignite 的 SQL 引擎？

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

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四、SQL 表的内部结构

SQL 表在内部其实和 Key-Value 缓存是一样的结构。

这意味着：

• 你可以用 SQL 操作数据，也可以用缓存 API（如 put, get）操作同样的数据。
• 你可以控制数据分区方式，进行 数据亲和性（Affinity Colocation） 优化，提高查询性能。

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五、分布式查询机制（Distributed Queries）

这是 Ignite SQL 的核心特性之一。

🔄 查询执行流程：

1. 解析和拆分：

   • Ignite 将 SQL 查询解析成多个“map”查询（在各个节点上执行）和一个“reduce”查询（合并结果）。

2. 分布式执行：

   • 每个节点只执行与自己存储的数据相关的“map”查询。

3. 结果合并：

   • 所有节点返回结果后，由发起查询的节点进行合并，生成最终结果。

📌 举例说明：

假设你执行一个查询：

SELECT * FROM Person WHERE salary > 100000;

• Ignite 会把这条查询发送到所有节点（如果 Person 是分区表）；
• 每个节点只查自己本地的 Person 分区；
• 最后由发起查询的节点汇总所有结果。

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六、本地查询（Local Queries）

有时候你希望只查询当前节点的数据，而不是所有节点。

适用场景：

• 查询的是 复制表（Replicated Table）：因为每个节点都有全部数据，直接查本地即可。
• 查询的是 分区表（Partitioned Table），但你想限制只查当前节点的数据。

如何启用本地查询？

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）。

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七、SQL 引擎内部原理

Ignite 的 SQL 引擎使用了 H2 Database 引擎 来做：

• SQL 语句解析（Parsing）
• 查询优化（Optimization）
• 生成执行计划（Execution Plan）

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。

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八、总结表格

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