分库分表后如何高效查询数据？这3个技巧你试过吗

分库分表后的订单查询为何变慢？

当订单表按用户ID分库存储时，查询某商家的全部订单会扫描所有数据库节点。此时可通过FEDERATED引擎建立虚拟表映射：

CREATE SERVER shop01 
FOREIGN DATA WRAPPER mysql 
OPTIONS (USER 'root', HOST '192.168.1.101', DATABASE 'order_db');

CREATE TABLE virtual_orders (
  order_id INT,
  user_id INT,
  amount DECIMAL(10,2)
) ENGINE=FEDERATED 
CONNECTION='shop01/orders';

实际案例：某电商平台通过该方案将跨库查询响应时间从8.2秒降至1.5秒，但需注意连接数限制，建议配合连接池使用。

跨库JOIN操作怎样避免全表扫描？

在用户信息与订单数据分离的场景中，推荐应用层JOIN方案：

1. 先查询用户库获取user_id列表
2. 将ID集合传入订单库执行IN查询
3. 在内存中完成数据关联

性能对比测试：当涉及5个分库时，应用层JOIN比跨库JOIN快3倍以上。关键点是在用户表查询时添加WHERE last_login_time > '2023-07-01'等过滤条件控制数据集大小。

微服务架构如何实现跨库事务？

采用最终一致性方案解决库存扣减与订单创建的跨库操作：

// 伪代码示例
@Transactional
void createOrder() {
   inventoryService.deductStock(); // 调用库存服务
   orderService.createOrder();    // 调用订单服务
   messageQueue.sendCompensateMsg(); // 发送补偿消息
}

某金融平台实践：通过Seata框架实现分布式事务，将事务成功率从88%提升至99.6%，需配合重试机制和日志追踪。