分库分表后跨库联表查询难题？3种方案彻底解决
项目地址: https://gitcode.com/doocs/advanced-java 你还在为分库分表后的跨库联合查询头疼？数据分散在多个数据库，关联查询变得异常复杂？本文将从实际应用场景出发，介绍3种解决方案，帮你轻松应对分库分表后的联表查询问题，读完你将掌握全局表、应用层聚合和中间件方案的实现方式及优缺点。
分库分表的必然性
随着业务发展，单库单表难以支撑高并发和大数据量。分库分表成为解决这一问题的关键技术，分为水平拆分和垂直拆分两种方式。
水平拆分
水平拆分将数据按某种规则分散到多个库表，每个库表结构相同但数据不同。这种方式能有效降低单表数据量，提升查询性能。
相关文档：数据库分库分表
垂直拆分
垂直拆分将表按字段访问频率拆分，高频字段和低频字段分离存储，提高缓存利用率和查询效率。
相关文档：分库分表方法
跨库联合查询解决方案
方案一：全局表
将公共数据（如字典表）在每个库中存储一份，实现跨库查询时无需跨库访问。适用于数据量小、变更少的表。
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| 实现简单 | 数据冗余 |
| 查询高效 | 同步复杂 |
相关文档：分库分表实践
方案二：应用层聚合
分别查询多个库，在应用层合并结果。适用于简单的跨库查询场景。
// 伪代码示例
List<User> users = userDao.queryByShard(userId % 4);
List<Order> orders = orderDao.queryByShard(userId % 4);
Map<Long, User> userMap = users.stream().collect(Collectors.toMap(User::getId, u -> u));
orders.forEach(order -> order.setUser(userMap.get(order.getUserId())));
相关文档：高并发设计
方案三：分布式中间件
使用Sharding-JDBC等中间件自动处理跨库查询，支持复杂SQL和事务。
相关文档：分库分表中间件
方案对比与选择
| 方案 | 适用场景 | 复杂度 | 性能 |
|---|---|---|---|
| 全局表 | 公共数据 | 低 | 高 |
| 应用层聚合 | 简单查询 | 中 | 中 |
| 中间件 | 复杂场景 | 高 | 高 |
总结与展望
分库分表后的跨库查询是分布式系统的常见挑战，选择合适的解决方案需综合考虑业务场景和性能需求。未来随着分布式数据库技术的发展，跨库查询将更加智能化和高效化。
相关资源：分库分表完整指南
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
