当分库分表后，你如何进行联表查询？
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- 如果是单纯的数据库方面，有两种情况，第一种，每个库的表中有不同的数据（如，一个存放事实，一个存放维度），可以通过两个表的字段去做关联（看情况选择一对多还是多对多），第二种，每个库的表存放的数据相同（如都是事实数据，只是年月不同），可以使用 union all。当然这些情况得看数据库，swl server 同一台服务器，可以直接数据库名.scheme 名.表名，不同服务器可以使用 dblink，当然如果还是不行，就得想一想通过抽数工具抽到同一台数据库上才能进行连表查询。
- 1）分库时把需要关联的数据放到同一个库，尽量避免了夸库查询； 2）实在需要关联查询的，在一个库查出一部分数据，然后再查另一部分，自己在代码中组合； 3）用服务组合需要关联的数据，监视数据变化，将数据拿到进行组合放入 nosql 内存数据库，查询时直接从 nosql 内存数据库查询； 4）使用冗余字段，部分字段两个表都存，直接查询； 5）修改业务，不允许业务展示时关联不必要的数据，或者企图展示过多数据；
- 数据量太大才会分库分表，之后还要跨库查询？那分库分表的作用是什么啊，单纯给自己找麻烦？
- 分库分表后，做联表查询。 1. 分库。把 sql 在每个库执行一下，然后对结果做合并。 2.分表。把 sql 中的表名称改下，执行后做合并。
- 虽然是针对 JAVA 的面试题，还是简单的回答下吧 首先要知道为什么选择分库分表，这种机制无非是为了解决行业大数据交互所带来的瓶颈和压力，分库分表一般都是有拆分逻辑的，根据不同的业务场景，拆分逻辑也略有不同，拆分后还是能根据自己的拆分逻辑定位到数据，但正常公司是不会选择在分库分表的基础上进行数据查询，ETL 应运而生，在通过库唯一 ts 进行抽数，清洗，在进入只读库，后期的数据查询工作都在这里。 对于面试企业提出的这个问题，感觉面试官不是在于想了解当前问题的答案，而是在关注面试者最终给出的解决方案，从而筛选出合适的应聘者和企业想要找到岗位人才
- 数据量大不建议联表，尤其是交易流水这种。每个库分别查询，然后再进行综合处理。 遇到过的坑就是查询结果进行分页，由于流水不断更新，翻页要存储之前的查询到的条目当做记录节点。个人感觉浪费了很多空间。由于该场景调用并不频繁，将结果存在 redis 里，最终效果还是可以接受的。
- 我们这边的方案 1. 用冗余字段来代替 或者冗余表 2. update 的向 mq 发送一条消息，进行冗余字段的更新 3. 每天晚上任务调度中心会进行数据的补偿
- 1.基因法：让关联表拥有相同基因，比如我们要用户表和部门表联合查询，我们在生成主键的时候可以让用户表和部门表拥有相同的取模尾数，这样就可以保证用户表和部门表关联的字段在同一张表内，比如部门表有八张表，部门 id 为 1100100，我们在存储部门信息时，对部门 id 进行取模后该条数据会存储到部们分表中的第 1 张表中，这个时候我们存储该部门下的用户信息时，在生成用户唯一 id 后拼接上部门的有效基因，因为要对 8 取模，也就是最后两位数字可以决定取模结果，这是就认为最后两位数是部门 id 的有效基因，比如我们生成的用户 id 为 11188（要保证唯一），此时我们把部门的有效基因加上去后，该用户 id 即为 1118800，这样对用户 id 用 8 取模，用户信息会被分配到用户表的第一张表，这个时候连表只需要连同下标的表，比如我要连表查用户 id 为 1119900 的部门信息，那就通过取模算法算出用户表和部门表的下标，这样就可以只关联一组表。 2.用了分库分表尽量还是要避免关联查询，宁愿将字段冗余一下，比如在用户表里面冗余部门 id 和部门名称等常用字段 另外：在下才疏学浅，只是分享下自己的见解，大家轻喷
- 分库分表不能做连表查询，只能去单一查询最后合并结果
- 简单一点回答不行吗，整那么难干嘛，谁愿意看。主表连接从表，从表字段连接主表字段。