当前位置: 首页 > news >正文

分库分表后,跨库查询和分布式事务解决方案

分库分表主要是为了解决单库单表的性能瓶颈,但拆分后数据分散在不同库和表中,这就导致了跨库查询和分布式事务的问题。
以下是实际项目中应对这些问题的核心策略与技术实现:

一、跨库查询解决方案
1. 全局表(广播表)
  • 适用场景:基础数据表(如地区表、配置表)数据量小且更新频率低。
  • 实现方式:在所有分库中冗余存储全量数据,避免跨库JOIN。
  • 技术工具:ShardingSphere的BROADCAST表、MyCat的全局表配置。
    # ShardingSphere配置示例
    rules:
      - !BROADCAST
        tables:
          - region
    
2. 字段冗余
  • 适用场景:高频查询的关联字段(如订单表冗余用户姓名)。
  • 实现方式:在分片表中冗余存储关联字段,减少JOIN需求。
    -- 订单表冗余用户信息
    CREATE TABLE orders (
        order_id BIGINT,
        user_id INT,
        user_name VARCHAR(50)

相关文章:

  • 详解内联容器标签<span>的用法
  • TruPlasma MF 7000 7150 (G2)软件
  • 《需求工程实战指南:从理论到避坑,附大创项目案例》
  • yolo目标检测算法在DJI上的研究分析(大纲)
  • 银河麒麟桌面版包管理器(三)
  • 算力100问☞第93问:算力资源为何更分散了?
  • TensorFlow面试题及参考答案
  • 练习-日期统计
  • (C语言)习题练习 sizeof 和 strlen
  • 虚拟机安装centos7
  • JVM 类加载器之间的层次关系,以及类加载的委托机制
  • 网络基础(一)
  • ultraiso制作u盘启动
  • 北单111 奥斯汀FC vs 圣地亚哥FC
  • 文件上传的小点总结(1)
  • 如何设置sudo权限
  • 创建线程的6种方式
  • Windows打开ftp局域网共享
  • 群体智能优化算法-蛾火焰优化算法(Moth-Flame Optimization Algorithm,含Matlab源代码)
  • AI比人脑更强,因为被植入思维模型【20】卡尼曼双系统理论
  • 见微知沪|科学既要勇攀高峰,又要放低身段
  • 河南一县政府党组成员签订抵制违规吃喝问题承诺书,现场交给县长
  • 讲座预告|以危机为视角解读全球治理
  • 俄代表团:16日上午将继续“等候乌代表团”
  • 董军在第六届联合国维和部长级会议上作大会发言
  • 泰山、华海、中路等山东险企综合成本率均超100%,承保业务均亏损