在内存中完成聚合逻辑，所以大量数据的情况下，资源消耗比较严重
2、分页Select * from a limit 1002.1、问题
存在随机结果集问题，比如分片1上的50条记录与分片2上的50条，取决于分片数据到来的先后顺序。
3、排序 3.1、算法采用的是堆排序
3.2、分片表分页排序的复杂度问题 问题取出从第100万开始的100条记录
Select * from a order by name limit 1000000,100处理
需要改写为如下sql，发给每个分片去执行，然合排序，取出100条记录
Select * from a order by name limit 0,1000000+100后果
如果每个分片都有200万数据，总共10个分片，那么就要处理200*10=2000万数据。导致sql执行非常耗时。
3.3、排序的优化算法1保留当前排好序的最大100条记录作为结果集(topNSet)，并记录当前结果集之前的记录总数（preCount)
如果一条记录符合当前结果集，则淘汰当前结果集中的一条记录，并且将preCount++
如果preCount++等于 100万 ，则处理结束，输出topNSet
如果只有分页而不排序，则累计preCount，直到100万以后，在保存topNSet条记录输出即可
假设：每个分片都是排序好的有序队列，对于以下sql
Select * from a order by name limit M,N优化思路1
- 尽可能的放弃分片节点发来的无效数据当满足以下条件时，就可以结束后继数据的处理了
所有分片都存在一个记录没有进入结果集的情况
- 多次向后端发起ＳＱＬ请求如果分片个数为Ｑ个，则考虑获取Ｍ/Q+N条记录做排序
M为100万，总共10个分片，则每个分片获取10万+100条记录， 进入结果集排序，如果按照思路1的优化后，发现结果集数量不足，则继续发起后端请求优化思路3
每个MySQL节点上Dump数据 ，然后分布式的排序和二进制高效传输4、分组,统计
