别再问“分库分表”了，再问就崩溃了！(3)

①全局表：全局表，也可看做是"数据字典表"，就是系统中所有模块都可能依赖的一些表，为了避免跨库 join 查询，可以将这类表在每个数据库中都保存一份。这些数据通常很少会进行修改，所以也不担心一致性的问题。

②字段冗余：一种典型的反范式设计，利用空间换时间，为了性能而避免 join 查询。

例如：订单表保存 userId 时候，也将 userName 冗余保存一份，这样查询订单详情时就不需要再去查询"买家 user 表"了。

但这种方法适用场景也有限，比较适用于依赖字段比较少的情况。而冗余字段的数据一致性也较难保证，就像上面订单表的例子，买家修改了 userName 后，是否需要在历史订单中同步更新呢?这也要结合实际业务场景进行考虑。

③数据组装：在系统层面，分两次查询，第一次查询的结果集中找出关联数据 id，然后根据 id 发起第二次请求得到关联数据。最后将获得到的数据进行字段拼装。

④ER 分片：关系型数据库中，如果可以先确定表之间的关联关系，并将那些存在关联关系的表记录存放在同一个分片上，那么就能较好的避免跨分片 join 问题。在 1:1 或 1:n 的情况下，通常按照主表的 ID 主键切分。

如下图所示：

这样一来，Data Node1 上面的 order 订单表与 orderdetail 订单详情表就可以通过 orderId 进行局部的关联查询了，Data Node2 上也一样。

跨节点分页、排序、函数问题

跨节点多库进行查询时，会出现 limit 分页、order by 排序等问题。分页需要按照指定字段进行排序，当排序字段就是分片字段时，通过分片规则就比较容易定位到指定的分片;当排序字段非分片字段时，就变得比较复杂了。

需要先在不同的分片节点中将数据进行排序并返回，然后将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序，最终返回给用户。

如图所示：

上图中只是取第一页的数据，对性能影响还不是很大。但是如果取得页数很大，情况则变得复杂很多。

因为各分片节点中的数据可能是随机的，为了排序的准确性，需要将所有节点的前 N 页数据都排序好做合并，最后再进行整体的排序，这样的操作是很耗费 CPU 和内存资源的，所以页数越大，系统的性能也会越差。

在使用 Max、Min、Sum、Count 之类的函数进行计算的时候，也需要先在每个分片上执行相应的函数，然后将各个分片的结果集进行汇总和再次计算，最终将结果返回。

如图所示：

全局主键避重问题

在分库分表环境中，由于表中数据同时存在不同数据库中，主键值平时使用的自增长将无用武之地，某个分区数据库自生成的 ID 无法保证全局唯一。

因此需要单独设计全局主键，以避免跨库主键重复问题。有一些常见的主键生成策略：

①UUID

UUID 标准形式包含 32 个 16 进制数字，分为 5 段，形式为 8-4-4-4-12 的 36 个字符，例如：550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000。

UUID 是主键是最简单的方案，本地生成，性能高，没有网络耗时。但缺点也很明显，由于 UUID 非常长，会占用大量的存储空间。

另外，作为主键建立索引和基于索引进行查询时都会存在性能问题，在 InnoDB 下，UUID 的无序性会引起数据位置频繁变动，导致分页。

②结合数据库维护主键 ID 表

在数据库中建立 sequence 表：

CREATE TABLE `sequence` (   

  `id` bigint(20) unsigned NOT NULL auto_increment,   

（编辑：ASP站长网）