为什么不在每台机器上进行**排序**排序？

在计算机科学中，排序是一种将数据集合按照特定顺序进行排列的过程。排序的目的是为了便于搜索、比较和分析数据。在某些情况下，对每台机器进行排序可能不是最佳选择，原因如下：

1. 计算资源消耗：排序过程通常需要大量的计算资源，尤其是在处理大量数据时。对每台机器进行排序可能会消耗大量的CPU、内存和存储资源，从而影响机器的性能。
2. 网络延迟：在分布式系统中，不同机器之间可能存在网络延迟。对每台机器进行排序可能会导致数据在网络中传输的延迟，进一步影响系统的性能。
3. 数据分布：在实际应用中，数据通常是分布式存储的。对每台机器进行排序可能会导致数据分布不均，进一步影响系统的性能和可扩展性。
4. 数据更新：数据可能会随着时间的推移而发生变化。对每台机器进行排序可能会导致数据排序不一致，需要频繁地重新排序，进一步影响系统的性能。

相反，可以采用以下方法来优化排序过程：

1. 分布式排序：在分布式系统中，可以将数据分割成小块，并在每个节点上进行局部排序。然后，可以使用分布式排序算法（如基于MapReduce的排序算法）将这些局部排序的结果合并成全局有序的数据集。
2. 索引：可以使用索引来加速排序过程。索引可以将数据与其对应的排序位置关联起来，从而减少排序时间。
3. 缓存：可以使用缓存来存储已排序的数据，从而避免重复排序。缓存可以显著提高系统的性能和响应时间。
4. 优化算法：可以选择适合特定场景的排序算法，以提高排序效率。例如，对于部分有序的数据，可以使用TimSort等自适应排序算法。

总之，在分布式系统中，对每台机器进行排序并非最佳选择。相反，可以采用分布式排序、索引、缓存和优化算法等方法来提高排序效率和系统性能。