解决跨分片的SQL JOIN的问题，远比想象的复杂，而且往往无法实现高效的处理，既然如此，就依靠人工的智力，去编程解决业务系统中特定几个必须跨分片的SQL的JOIN逻辑，MyCAT提供特定的API供程序员调用，这就是MyCAT创新性的思路——人工智能。
以一个跨节点的SQL为例：
Select a.id,a.name,b.title from a,b where a.id=b.id
其中a在分片1，2，3上，b在4，5，6上，需要把数据全部拉到本地（MyCAT服务器）,执行JOIN逻辑，具体过程如下（只是一种可能的执行逻辑）：
EngineCtx ctx=new EngineCtx();//包含MyCat.SQLEngine
String sql=,“select a.id ,a.name from a ”;
//在a表所在的所有分片上顺序执行下面的本地SQL
ctx.executeNativeSQLSequnceJob(allAnodes,new DirectDBJoinHandler());
DirectDBJoinHandler类是一个回调类，负责处理SQL执行过程中返回的数据包，这里的这个类，主要目的是用a表返回的ID信息，去b表上查询对应的记录，做实时的关联：
Private HashMap<byte[],byte[]> rows;//Key为id,value为一行记录的Column原始Byte数组，这里是
a.id,a.name,b.title这三个要输出的字段
Public Boolean onHeader(byte[] header)
{
//保存Header信息，用于从Row中获取Field字段值
}
Public Boolean onRowData(byte[] rowData)
{
String id=getColumnAsString(“id”);
//放入结果集,b.title字段未知，所以先空着
rows.put(getColumnRawBytes(“id”),rowData);
//满1000条，发送一个查询请求
String sql=”select b.id, b.name from b where id in (………….)”;
//此SQL在B的所有节点上并发执行，返回的结果直接输出到客户端
ctx.executeNativeSQLParallJob(allBNodes,sql ,new MyRowOutPutDataHandler(rows));
}
Public Boolean onRowFinished()
{
}
Public void onJobFinished()
{
If(ctx.allJobFinished())
{///used total time ….
}
}}
最后，增加一个Job事件监听器，这里是所有Job完成后，往客户端发送RowEnd包，结束整个流程。
ctx.setJobEventListener(new JobEventHandler(){public void onJobFinished(){ client.writeRowEndPackage()}});
以上提供一个SQL执行框架，完全是异步的模式执行，并且以后会提供更多高质量的API，简化分布式数据处理，比如内存结合文件的数据JOIN算法，分组算法，排序算法等等。
