# Java 分库分表后的 JOIN 关联查询
在现代的微服务架构中，随着数据量的不断增加，分库分表成为了解决数据库性能瓶颈的重要方法。然而，在实施分库分表后，要进行关联查询（JOIN）会变得比较复杂。本文将详细介绍在 Java 中如何实现分库分表后的关联查询。
## 流程概述
以下是实施分库分表后进行关联查询的流程步骤：
| 步骤 | 描述
前言传统应用项目设计通常都是采用单一数据库作为存储方案，但是随着互联网的迅猛发展以及应用数据量的增长，数据库会随着数据量的增长而渐渐成为整个应用框架的性能瓶颈。首先是由于关系学数据库大多是采用B+Tree类型的索引，当数据量超过一定的阈值之后，会导致索引的深度增长，而索引的深度又直接影响了磁盘IO操作的次数，直接影响了数据库查询性能的优劣。其次由于用户数量的提升，高并发的数据库请求也会越来越多，单
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2023-10-28 17:47:08
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划分指的是将逻辑上的一个大表分成一些小的物理上的片。划分有很多益处：1、在某些情况下查询性能能够显著提升，特别是当那些访问压力大的行在一个分区或者少数几个分区时。划分可以取代索引的主导列、减小索引尺寸以及使索引中访问压力大的部分更有可能被放在内存中。 2、当查询或更新访问一个分区的大部分行时，可以通过该分区上的一个顺序扫描来取代分散到整个表上的索引和随机访问，这样可以改善性能。ALTER TAB
# MySQL分库分表关联查询实现流程
## 1. 简介
MySQL分库分表是一种常见的数据库架构设计技术，用于解决高并发场景下单一数据库的性能瓶颈问题。在分库分表的架构中，数据被分散到多个数据库实例和表中，以提高数据库的读写能力和负载均衡能力。然而，分库分表会导致关联查询变得更加复杂，需要特殊的处理方法来保证查询结果的准确性。本文将介绍如何实现MySQL分库分表关联查询，并提供详细的步骤和示例
原创
2023-10-19 07:32:42
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本文目录：一、聚合查询二、分组查询三、F、Q查询 一、聚合查询aggregate(*args, **kwargs)# 计算所有图书的平均价格
from django.db.models import Avg
Book.objects.all().aggregate(Avg('price'))
#{'price__avg': 34.35}aggregate()是QuerySe
比如查询在合同信息的时候要关联客户数据，由于是合同数据和客户数据是在不同的数据库，那么我们肯定不能直接使用join 的这种方式去做关联查询。我们有几种主要的解决方案：1、字段冗余比如我们查询合同库的合同表的时候需要关联客户库的客户表，我们可以直接把一些经常关联查询的客户字段放到合同表，通过这种方式避免跨库关联查询的问题。2、数据同步：比如商户系统要查询产品系统的产品表，我们干脆在商户系统创建一张产
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2024-02-19 10:01:48
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准备数据create table book(
id int primary key auto_increment,
name varchar(16),
price int
);
create table author(
id int primary key auto_increment,
name varchar(16)
);
create table bo
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2024-06-05 10:56:03
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分库分表是什么小明是一家初创电商平台的开发人员，他负责卖家模块的功能开发，其中涉及了店铺、商品的相关业务，设计如下数据库： 通过以下SQL能够获取到商品相关的店铺信息、地理区域信息： SELECT p.*,r.[地理区域名称],s.[店铺名称],s.[信誉]
FROM [商品信息] p
LEFT JOIN [地理区域] r ON p.[产地] = r.[地理区域编码]
LEFT JOIN
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2024-07-25 18:14:09
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✨作者：猫十二懿一、MySQL 分库分表1.1 问题分析随着互联网及移动互联网的发展，应用系统的数据量也是成指数式增长，若采用单数据库进行数据存储，存在以下性能瓶颈：IO瓶颈：热点数据太多，数据库缓存不足，产生大量磁盘IO，效率较低。 请求数据太多，带宽不够，网络IO瓶颈。CPU瓶颈：排序、分组、连接查询、聚合统计等SQL会耗费大量的CPU资源，请求数太多，CPU出现瓶颈。为了解决上述问题，我们需
1、分库分表解决了那些问题？数据库分表可以解决单表海量数据的查询性能问题数据库分库可以解决单台数据库的并发访问压力问题解决系统本身IO、CPU瓶颈磁盘读写IO瓶颈，热点数据太多，尽管使用了数据库本身缓存，但是依旧有大量IO,导致sql执行速度慢网络IO瓶颈，请求的数据太多，数据传输大，网络带宽不够，链路响应时间变长CPU瓶颈，尤其在基础数据量大单机复杂SQL计算，SQL语句执行占用CPU使用率高，
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2023-11-28 07:08:44
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通过上篇文章我们知道了一个结论：那就是对于toC的业务来说，需要选择用户属性如 user_id 作为分片键。那问题来了，对于订单表来说，选择了user_id作为分片键以后如何查看订单详情呢？比如下面这样一条SQL：SELECT * FROM T_ORDER WHERE order_id = 801462878019256325由于查询条件中的order_id不是分片键，所以需要查询所有分片才能得到
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2023-12-27 18:45:46
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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
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2023-08-21 19:10:33
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分库分表方案垂直切分垂直分库根据业务耦合度，将数据库表进行分类，不同的业务表放入不同的数据库中垂直分表对于表字段列非常多的表进行字段切分，将不常用的字段单独放入辅助表，提升行数据查询效率优点：根据业务耦合度切分，业务清晰，高并发情况下，一定程度的提升IO效率、解决单机资源瓶颈缺点：部分表无法join，只能通过业务层做聚合；依然存在单表数据量过大的情况 水平切分库内分表：解决单表数据量大问
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2024-01-10 17:57:46
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分库分表能有效的缓解了单机和单库带来的性能瓶颈和压力,突破网络IO,硬件资源,连接数的瓶颈,但同时也带来了一些问题.一.事务一致性问题由于分库分表把数据分布在不同的库甚至不同服务器,不可避免带来分布式事务的问题.二.跨节点关联查询在没有分库前,我们检索商品时可以通过以下SQL对店铺信息进行关联查询:SELECT p.*,r.[地理区域名称],s.[店铺名称],s.[信誉]
FROM [商品信息]
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2023-11-03 06:57:20
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起因：公司项目的数据量过大，已经超过20T，单张表数据+索引近5T，单表及单库性能都面临巨大的挑战。为了保证用户体验，提升效率，数据库方面需要优化。项目：分布式项目，单系统已做集群，日均查询量2000W左右，交易量800W左右特点：数据量大，并发量大***（由于本身所在的项目属于核心系统部分与数据库交互，其他系统调用核心系统接口，所以不做阐述，仅记录本系统做法）数据库：Oracle+Mysql语言
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2024-06-21 16:48:00
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怎么实现在海量分库分表数据中进行分页查询 有些头部电商的数据规模达到一定程度之后，比如淘宝或者美团的日订单量可能有几千万。在这样数据规模下，数据库面临很大的压力。通常，当数据库达到一定规模后需要对数据进行切分，对数据库或者表进行切分，有的需要纵向切分，有的需要横向切分。伴随着库表切分之后，对于数据库的查
目录1.分库分表介绍1.1 分库分表概述1.2 分库分表示例2.分库分表的方式2.1 垂直分表2.2 垂直分库2.3 水平分库2.4 水平分表2.5 分库分表带来的问题2.6 分库分表小结3. sharding-jdbc架构3.1 ShardingSphere简介3.2 Sharding-JDBC简介3.3 sharding-jdbc相关名词解释3.4 Sharding-JDBC执行原理4. sh
一.何为分库分表分库分表就是为了解决由于数据量过大而导致数据库性能降低的问题，将原来独立的数据库拆分成若干数据库组成 ，将数据大表拆分成若干数据表组成，使得单一数据库、单一数据表的数据量变小，从而达到提升数据库性能的目的。分库分表包括分库和分表两个部分，在生产中通常包括：垂直分库、水平分库、垂直分表、水平分表四种方式。(大库拆成小库，大表拆成小表)二.根据病状，对症下药2.1 问题一： 磁盘读IO
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2023-06-06 15:16:52
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分库后，分页查询按照时间time来排序order by。1.全局视野法若查询第x页的数据，每页y条。一共n个库。 步骤：将order by time offset (x*y+1) limit y，改写成order by time offset 0 limit (x*y+1) +y服务层将改写后的SQL语句发往各个分库：即每库各取x页的数据服务层将得到 n*(x*y+1+y) 条数据服务层对得到的数
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2024-01-14 11:04:03
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一、数据库瓶颈不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。1、IO瓶颈第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。第二种：网络IO瓶颈，请求
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2024-08-12 17:53:11
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