分库分表后解决关联查询方法详解MyCAT有索引的查询就比没索引的快多了可以大大减少查找时间
分库分表后解决关联查询的方法详解
1、使用分布式中间件
分布式中间件就像一个聪明的“翻译”，它可以让你的查询语句不管多少数据库、多少表格，都能找到正确的数据。比如Sharding-JDBC、MyCAT这些工具，它们把多个数据库变成一个大家庭，让查询变得轻松。
2、数据冗余
数据冗余就像是备份，把需要关联的数据多存几份。这样查询起来就方便多了，但得小心，这样数据可能会变得不一致，得想办法保持数据同步。
3、使用字段索引
字段索引就像是数据库的“地图”，可以帮你快速找到数据。有索引的查询就比没索引的快多了，可以大大减少查找时间。
4、异步处理
异步处理就像是先放个“暂存”，等会儿再处理。对于那些不是立刻需要的结果，我们可以用消息队列来处理，这样就能减轻数据库的负担，但可能会稍微晚一点得到结果。
5、使用分布式缓存
分布式缓存就像是一个共享的“记忆”，它能帮你保存常用数据，减少对数据库的查询，特别适合数据读得多、写得少的情况。
6、全局排序和分页
分库分表后，排序和分页也会变得复杂。我们可以在业务层面进行处理，或者利用分布式中间件的排序和分页功能来解决。
对比表格
| 方法 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| 分布式中间件 | 处理复杂查询，性能好 | 实现复杂，成本高 |
| 数据冗余 | 查询效率高 | 数据一致性维护难 |
| 字段索引 | 查询速度快 | 索引维护成本高 |
| 异步处理 | 减轻数据库压力 | 牺牲实时性 |
| 分布式缓存 | 减少数据库查询 | 缓存一致性问题 |
| 全局排序和分页 | 解决排序和分页问题 | 实现复杂 |
分库分表的概念
分库分表就像把一个很大的书柜拆分成好几个小书柜，每个小书柜只放一部分书，这样找书就方便多了。分库是把数据分散到不同的数据库，分表是把数据分散到不同的数据表中，都是为了解决数据库在高并发、大数据量下的性能问题。