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这篇文章源于sharding-jdbc源码分析之重写的遗留问题，相关sharding-jdbc源码如下：
private void appendLimitRowCount(final SQLBuilder sqlBuilder, final RowCountToken rowCountToken, final int count, final List<SQLToken> sqlTokens, final boolean isRewrite) {
SelectStatement selectStatement = (SelectStatement) sqlStatement;
Limit limit = selectStatement.getLimit();
if (!isRewrite) {
... ...
} else if ((!selectStatement.getGroupByItems().isEmpty() || !selectStatement.getAggregationSelectItems().isEmpty()) && !selectStatement.isSameGroupByAndOrderByItems()) {
// 如果要重写sql中的limit的话，且sql中有group by或者有group by & order by，例如"select user_id, sum(score) from t_order group by user_id order by sum(score) desc limit 5"，那么limit 5需要重写为limit Integer.MAX_VALUE，原因接下来分析
sqlBuilder.appendLiterals(String.valueOf(Integer.MAX_VALUE));
} else {
... ...
}
... ...
}
构造数据
为了解释为什么limit rowCount中的rowCount需要重写为Integer.MAX_VALUE，需要先构造一些数据，如下图所示：
如果不分库分表的话，数据如下图所示：
执行SQL
假定执行如下SQL：
select user_id, sum(score) from t_order group by user_id order by sum(score) desc limit 5;
结果如下所示：
假定select user_id, sum(score) from t_order group by user_id order by sum(score) desc limit 5;这个SQL不重写为limit 0, Integer.MAX_VALUE，那么t_order_0和t_order_1的结果分别如下；
t_order_0的结果：
t_order_1的结果：
路由到两个表的执行结果归并后的结果如下：
分析
根据执行结果可知，主要差异在于，真实结果有user_id为20，21的数据。我们在看一下t_order_0和t_order_1两个分表中这两个user_id的数据有什么特殊之处：
在t_order_1这个分表中，由于user_id为20，21的score值在TOP 5以外。但是合并t_order_0和t_order_1两个分表的结果，user_id为20的sum(score)能够排在第一（18+18=36）；所以，如果group by这类的SQL不重写为limit 0, Integer.MAX_VALUE的话，会导致结果有误。所以sharding-jdbc的源码必须要这样重写，没有其他办法！
延伸
事实上不只是sharding-jdbc，任何有sharding概念的中间件例如ElasticSearch，都要这么处理，因为sharding后数据处理的流程几乎都要经过解析->重写->路由->执行->结果归并这几个阶段；所以，当我们的数据是以分片的方式存储时（分库分表，ElasticSearch等），尽量保证CRUD只路由到一个分片上。最起码要保证那些高并发低延迟的CRUD只路由到一个分片上，所以，sharding column的选取非常非常重要。
