本文主要是介绍分布式环境中的多机分库分表的数据查询，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
跨库连接查询join
如果需要join的数据存在于多个库中，那就比较麻烦，解决的思路有如下几种：
- 在应用层把原来数据库的Join操作分成多次的数据库操作。在应用层层面上去对数据库进行操作
- 数据冗余，也就是对一些常用的数据进行冗余，这样可以把原来需要Join的数据变为单表查询。这需要结合具体的业务场景
- 借助外部系统解决一些跨库问题
外键约束
外键约束的问题比较难解决，不能完全依赖数据库本身来完成之前的功能了。如果要对分库后的单库做外键约束，就要求分库后的每个单库的数据是内聚的。否则就要靠应用层的判断，容错等方式了。
跨库查询的问题及解决
数据库分库分表的演化
从逻辑上来说，用户信息应该放在一起存储，然而随着数据量，访问量的增加，需要经历分库分表，此时用户信息在物理上是分布在多个数据库的多张表的。也就是如上图所示的一张逻辑上的表对应了多张物理上的表，对这张表的查询就要做跨库跨表的合并了。这个场景和上面讲的跨库Join还不同，跨库join是在不同的逻辑表之间的Join，在分库后这些Join可能需要跨越多个数据库，而我们现在看到的是针对一个逻辑表的查询操作，但因为物理上分到了多个库多个表，因而产生了数据的合并查询
从具体例子看分库分表后查询的问题。
例子：
当我们假设我们将用户信息按照省份来划分时，如果我们去查询多个省的用户信息，那么就需要跨库查询了。在这样的情况下就需要对查询结果在应用上进行合并，这相对比较简单，但是在一些场景下需要进行较为复杂的操作，介绍如下：
- 排序，即多个来源的数据查询出来后，在应用层进行排序的工作，如果从数据库中查询出来的数据已经是排好序的，那么在应用层就是要对多路数据的归并排序，如果查询出来的数据未排序。就要进行一个全排序。
- 函数处理，即使用Max，Min，Sum，Count等对多个数据来源的值进行相应的函数处理
- 求平均值，从多个数据源进行查询时，需要把SQL改为查询Sum和Count，然后对多个数据来源的Sum进行求和，Count求和之后计算平均值。
- 非排序分页，分为同步等长分页，还是同等比例分页。
- 排序后分页。这是比较复杂的情况，因为每一个数据源中排序后的大小不能预估，所以我们需要在取数据的时候进行多次比较，性能会收到很大影响。因此，在访问量很大的系统中，我们应该尽量避免这种方式。
参考 大型网站系统与Java中间件实践
这篇关于分布式环境中的多机分库分表的数据查询的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
