跨库JOIN

在拆分之前，系统中很多列表和详情页所需的数据是可以通过JOIN来完成的。而拆分后，数据库可能是分布在不同实例和不同的主机上，JOIN将变得非常麻烦。而且基于架构规范，性能，安全性等方面考虑，一般是禁止跨库join的。那该怎么办呢？首先要考虑下垂直分库的设计问题，如果可以调整，那就优先调整。如果无法调整的情况，下面笔者将结合以往的实际经验，总结几种常见的解决思路，并分析其适用场景。

全局表

所谓全局表，就是有可能系统中所有模块都可能会依赖到的一些表。比较类似我们理解的“数据字典”。为了避免跨库join查询，我们可以将这类表在其他每个数据库中均保存一份。同时，这类数据通常也很少发生修改（甚至几乎不会），所以也不用太担心“一致性”问题。

字段冗余

这是一种典型的反范式设计，在互联网行业中比较常见，通常是为了性能来避免JOIN查询。

举个电商业务中很简单的场景：“订单表”中保存“卖家Id”的同时，将卖家的“Name”字段也冗余，这样查询订单详情的时候就不需要再去查询“卖家用户表”。

字段冗余能带来便利，是一种“空间换时间”的体现。但其适用场景也比较有限，比较适合依赖字段较少的情况。最复杂的还是数据一致性问题，这点很难保证，可以借助数据库中的触发器或者在业务代码层面去保证。当然，也需要结合实际业务场景来看一致性的要求。就像上面例子，如果卖家修改了Name之后，是否需要在订单信息中同步更新呢？

数据同步

定时A库中的tab_a表和B库中tbl_b有关联，可以定时将指定的表做同步。当然，同步本来会对数据库带来一定的影响，需要性能影响和数据时效性中取得一个平衡。这样来避免复杂的跨库查询。笔者曾经在项目中是通过ETL工具来实施的。

系统层组装

在系统层面，通过调用不同模块的组件或者服务，获取到数据并进行字段拼装。说起来很容易，但实践起来可真没有这么简单，尤其是数据库设计上存在问题但又无法轻易调整的时候。

内容来源：分库分表的几种常见形式以及可能遇到的难