归并引擎
将从各个数据节点获取的多数据结果集，组合成为一个结果集并正确的返回至请求客户端，称为结果归并。
ShardingSphere 支持的结果归并从功能上分为遍历、排序、分组、分页和聚合 5 种类型，它们是组合而非互斥的关系。 从结构划分，可分为流式归并、内存归并和装饰者归并。流式归并和内存归并是互斥的，装饰者归并可以在流式归并和内存归并之上做进一步的处理。
由于从数据库中返回的结果集是逐条返回的，并不需要将所有的数据一次性加载至内存中，因此，在进行结果归并时，沿用数据库返回结果集的方式进行归并，能够极大减少内存的消耗，是归并方式的优先选择。
流式归并是指每一次从结果集中获取到的数据，都能够通过逐条获取的方式返回正确的单条数据，它与数据库原生的返回结果集的方式最为契合。遍历、排序以及流式分组都属于流式归并的一种。
内存归并则是需要将结果集的所有数据都遍历并存储在内存中，再通过统一的分组、排序以及聚合等计算之后，再将其封装成为逐条访问的数据结果集返回。
装饰者归并是对所有的结果集归并进行统一的功能增强，目前装饰者归并有分页归并和聚合归并这 2 种类型。
遍历归并
它是最为简单的归并方式。 只需将多个数据结果集合并为一个单向链表即可。在遍历完成链表中当前数据结果集之后，将链表元素后移一位，继续遍历下一个数据结果集即可。
排序归并
由于在 SQL 中存在 ORDER BY 语句，因此每个数据结果集自身是有序的，因此只需要将数据结果集当前游标指向的数据值进行排序即可。
这相当于对多个有序的数组进行排序，归并排序是最适合此场景的排序算法。
ShardingSphere 在对排序的查询进行归并时，将每个结果集的当前数据值进行比较（通过实现 Java 的 Comparable 接口完成），并将其放入优先级队列。 每次获取下一条数据时，只需将队列顶端结果集的游标下移，并根据新游标重新进入优先级排序队列找到自己的位置即可。
通过一个例子来说明 ShardingSphere 的排序归并，下图是一个通过分数进行排序的示例图。 图中展示了 3 张表返回的数据结果集，每个数据结果集已经根据分数排序完毕，但是 3 个数据结果集之间是无序的。 将 3 个数据结果集的当前游标指向的数据值进行排序，并放入优先级队列，t_score_0 的第一个数据值最大，t_score_2 的第一个数据值次之，t_score_1 的第一个数据值最小，因此优先级队列根据 t_score_0，t_score_2 和 t_score_1 的方式排序队列。
下图则展现了进行 next 调用的时候，排序归并是如何进行的。 通过图中我们可以看到，当进行第一次 next 调用时，排在队列首位的 t_score_0 将会被弹出队列，并且将当前游标指向的数据值（也就是 100）返回至查询客户端，并且将游标下移一位之后，重新放入优先级队列。 而优先级队列也会根据 t_score_0 的当前数据结果集指向游标的数据值（这里是 90）进行排序，根据当前数值，t_score_0 排列在队列的最后一位。 之前队列中排名第二的 t_score_2 的数据结果集则自动排在了队列首位。
在进行第二次 next 时，只需要将目前排列在队列首位的 t_score_2 弹出队列，并且将其数据结果集游标指向的值返回至客户端，并下移游标，继续加入队列排队，以此类推。 当一个结果集中已经没有数据了，则无需再次加入队列。
可以看到，对于每个数据结果集中的数据有序，而多数据结果集整体无序的情况下，ShardingSphere 无需将所有的数据都加载至内存即可排序。 它使用的是流式归并的方式，每次 next 仅获取唯一正确的一条数据，极大的节省了内存的消耗。
从另一个角度来说，ShardingSphere 的排序归并，是在维护数据结果集的纵轴和横轴这两个维度的有序性。
纵轴是指每个数据结果集本身，它是天然有序的，它通过包含 ORDER BY 的 SQL 所获取。
横轴是指每个数据结果集当前游标所指向的值，它需要通过优先级队列来维护其正确顺序。
每一次数据结果集当前游标的下移，都需要将该数据结果集重新放入优先级队列排序，而只有排列在队列首位的数据结果集才可能发生游标下移的操作。
分组归并
分组归并的情况最为复杂，它分为流式分组归并和内存分组归并。 流式分组归并要求 SQL 的排序项与分组项的字段以及排序类型（ASC 或 DESC）必须保持一致，否则只能通过内存归并才能保证其数据的正确性。
举例说明，假设根据科目分片，表结构中包含考生的姓名（为了简单起见，不考虑重名的情况）和分数。通过 SQL 获取每位考生的总分，可通过如下 SQL：
SELECT name, SUM(score) FROM t_score GROUP BY name ORDER BY name;
在分组项与排序项完全一致的情况下，取得的数据是连续的，分组所需的数据全数存在于各个数据结果集的当前游标所指向的数据值，因此可以采用流式归并。如下图所示。
进行归并时，逻辑与排序归并类似。 下图展现了进行 next 调用的时候，流式分组归并是如何进行的。
通过图中我们可以看到，当进行第一次 next 调用时，排在队列首位的 t_score_java 将会被弹出队列，并且将分组值同为 “Jetty” 的其他结果集中的数据一同弹出队列。 在获取了所有的姓名为 “Jetty” 的同学的分数之后，进行累加操作，那么，在第一次 next 调用结束后，取出的结果集是 “Jetty” 的分数总和。 与此同时，所有的数据结果集中的游标都将下移至数据值 “Jetty” 的下一个不同的数据值，并且根据数据结果集当前游标指向的值进行重排序。 因此，包含名字顺着第二位的 “John” 的相关数据结果集则排在的队列的前列。
流式分组归并与排序归并的区别仅仅在于两点：
- 它会一次性的将多个数据结果集中的分组项相同的数据全数取出。
- 它需要根据聚合函数的类型进行聚合计算。
对于分组项与排序项不一致的情况，由于需要获取分组的相关的数据值并非连续的，因此无法使用流式归并，需要将所有的结果集数据加载至内存中进行分组和聚合。 例如，若通过以下 SQL 获取每位考生的总分并按照分数从高至低排序：
SELECT name, SUM(score) FROM t_score GROUP BY name ORDER BY score DESC;
那么各个数据结果集中取出的数据与排序归并那张图的上半部分的表结构的原始数据一致，是无法进行流式归并的。
当 SQL 中只包含分组语句时，根据不同数据库的实现，其排序的顺序不一定与分组顺序一致。 但由于排序语句的缺失，则表示此 SQL 并不在意排序顺序。 因此，ShardingSphere 通过 SQL 优化的改写，自动增加与分组项一致的排序项，使其能够从消耗内存的内存分组归并方式转化为流式分组归并方案。
聚合归并
无论是流式分组归并还是内存分组归并，对聚合函数的处理都是一致的。 除了分组的 SQL 之外，不进行分组的 SQL 也可以使用聚合函数。 因此，聚合归并是在之前介绍的归并类的之上追加的归并能力，即装饰者模式。聚合函数可以归类为比较、累加和求平均值这 3 种类型。
比较类型的聚合函数是指 MAX 和 MIN。它们需要对每一个同组的结果集数据进行比较，并且直接返回其最大或最小值即可。
累加类型的聚合函数是指 SUM 和 COUNT。它们需要将每一个同组的结果集数据进行累加。
求平均值的聚合函数只有 AVG。它必须通过 SQL 改写的 SUM 和 COUNT 进行计算，相关内容已在 SQL 改写的内容中涵盖，不再赘述。
分页归并
上文所述的所有归并类型都可能进行分页。 分页也是追加在其他归并类型之上的装饰器，ShardingSphere 通过装饰者模式来增加对数据结果集进行分页的能力。 分页归并负责将无需获取的数据过滤掉。
ShardingSphere 的分页功能比较容易让使用者误解，用户通常认为分页归并会占用大量内存。
在分布式的场景中，将 LIMIT 10000000, 10 改写为 LIMIT 0, 10000010，才能保证其数据的正确性。
用户非常容易产生 ShardingSphere 会将大量无意义的数据加载至内存中，造成内存溢出风险的错觉。
其实，通过流式归并的原理可知，会将数据全部加载到内存中的只有内存分组归并这一种情况。
而通常来说，进行 OLAP 的分组 SQL，不会产生大量的结果数据，它更多的用于大量的计算，以及少量结果产出的场景。
除了内存分组归并这种情况之外，其他情况都通过流式归并获取数据结果集，因此 ShardingSphere 会通过结果集的 next 方法将无需取出的数据全部跳过，并不会将其存入内存。
但同时需要注意的是，由于排序的需要，大量的数据仍然需要传输到 ShardingSphere 的内存空间。 因此，采用 LIMIT 这种方式分页，并非最佳实践。 由于 LIMIT 并不能通过索引查询数据，因此如果可以保证 ID 的连续性，通过 ID 进行分页是比较好的解决方案，例如：
SELECT * FROM t_order WHERE id > 100000 AND id <= 100010 ORDER BY id;
或通过记录上次查询结果的最后一条记录的 ID 进行下一页的查询，例如：
SELECT * FROM t_order WHERE id > 10000000 LIMIT 10;
归并引擎的整体结构划分如下图。
