分布式连接的主要挑战包括网络开销、数据本地性问题以及分布式系统中查询优化的复杂性。当数据分散在集群中的多个节点上时，就会发生分布式连接，需要协调以有效地合并数据集。这些挑战源于分布式环境中性能、资源使用和准确性之间固有的权衡。
网络开销和数据混洗（Shuffling） 分布式连接通常需要在节点之间移动大量数据，导致显著的网络流量。例如，两个跨节点分区的表之间的哈希连接可能需要根据连接键对行进行混洗，以确保匹配的记录位于同一节点上。这个过程可能成为性能瓶颈，尤其是在数据倾斜或数据集庞大的情况下。Apache Spark 等系统通过优化混洗操作来缓解这一问题，但开发者仍必须设计模式以最小化跨节点传输——例如，通过共同定位相关数据或预分区表以对齐连接键。
数据本地性和复制 数据本地性——相关数据集的接近程度——直接影响连接效率。如果表存储在不同的节点上，连接会强制进行远程数据传输，增加延迟。例如，在像 Cassandra 这样的分布式数据库中，连接不是原生支持的，需要在应用端处理或进行反范式化。即使支持连接的系统（例如 CockroachDB）也依赖复制或分区策略来共同定位数据。当数据分布与查询模式不一致时，就会出现挑战，导致冗余传输或负载不平衡。一致性哈希或复制因子调整等技术可以有所帮助，但这增加了系统设计的复杂性。
查询优化复杂度 在分布式系统中优化连接需要平衡跨节点的执行计划。传统的查询优化器难以处理网络延迟、节点故障和数据大小变化等因素。例如，广播连接（将小表发送到所有节点）可能对倾斜数据效果很好，但如果“小”表意外地变大，则会失败。像 Google BigQuery 或 Amazon Redshift 这样的分布式 SQL 引擎使用基于成本的优化器来选择连接算法（例如，合并连接 vs. 哈希连接），但不准确的统计数据或不均匀的数据分布可能导致次优计划。开发者通常需要手动提示优化器或预聚合数据以减少不可预测性，这增加了操作开销。
总之，分布式连接需要在网络使用、数据放置和执行策略之间进行仔细权衡。解决方案通常涉及系统级优化（例如，更智能的分区）和开发者干预（例如，模式设计）的结合，以最大限度地减少低效率。理解这些挑战有助于选择正确的工具并设计可扩展的数据流水线。