如何用一条 SQL 查询多个分库分表？

现在的互联网企业，但凡业务路子比较广的，生意比较好的，都会面临一个问题，那就是数据量越来越大，查询速度越来越慢，甚至影响到了应用的访问。为了解决这个问题，很多企业便通过分库分表（Sharding）的方式，把数据分散存储在多个数据库中，算是解决了单表存储导致的各种问题。但是凡事都有多面性，分库分表也有坏处，本文我们就来讨论下分库分表带来的问题，同时分析一下如何解决这些问题。

分库分表的坏处？

分库分表确实有效解决了企业的数据存储和访问性能的问题，但这也为企业带来了不少新的麻烦。

• 手动查询并整合数据：在分库分表的环境下，数据被分散存储在不同的数据库和表中。一个简单的查询操作，往往需要分别连接多个数据库，再将各个数据库返回的结果汇总到一个数据仓库中进行统一的分析和处理。这不仅增加了查询的复杂性，还涉及到大量的查询、迁移和转换工作。
• 人肉计算路由算法：分库分表通常需要一个路由算法来决定数据应该存储在哪个数据库和对应的表中，而在每次的查询过程中，需要开发人员手动计算路由算法以实现在不影响系统性能的前提下快速获取需要的数据，这无疑增加了开发的难度和工作量。

以上几个问题真实存在，想要解决还真是有一定的难度，那难道只能放弃分库分表了吗？当然不用，下面推荐一个好用的工具，分分钟解决这几个问题。

NineData 的库表分组查询功能

NineData 的库表分组查询功能，主要用来简化和优化分库分表环境下的查询操作，只需要一条最简单的 SQL 查询语句，就能高效地访问和处理多库多表的数据，单库单表场景下怎么操作，你就怎么操作，完美解决上述问题。

来看看 NineData 针对以上问题提供的解决方案：

• 简化查询复杂性：NineData 的库表分组查询功能支持通过一条 SQL 查询语句同时访问多个数据库和表。用户只需编写一次查询，NineData 会自动解析并执行对应的子查询，最终将各个子查询的结果进行合并，返回给用户。

• 提升查询性能：NineData 提供自动路由和分布式执行引擎。在执行库表分组查询时，NineData 会基于用户提供的路由算法以及查询语句，精准地将查询路由到对应的表，并快速返回查询结果。这样不仅提高了查询速度，还有效地避免了单点性能瓶颈。

应用案例

以一家电商公司为例，该公司将订单数据按订单编号取模进行分表。传统方法下，查询某个时间段内的订单统计数据，需要分别连接各个表查询对应月份的数据，最后汇总结果。而使用 NineData 的库表分组查询功能，只需编写一个简单的SQL查询，NineData 会自动完成所有的子查询和数据汇总，极大地提高了查询效率和准确性。

本示例中，一共有 orders_0 到 orders_7 八张分表，存储了 order_id 为 1 到 100 的订单数据。

• 创建表分组

  

  1. 通过 orders[1-2].orders_[0-7] 表达式，自动添加 orders_0 到 orders_7 的八张分表到该表分组。
  2. 由于这八张表的分表逻辑是通过将 order_id % 8 取模实现的，因此在路由算法中，输入 #order_id#%8。
  3. 单击创建表分组即可。

• 查询表分组

  

  1. 在 SQL 窗口中创建新查询，选择库分组，并选择上述表分组所在的库分组。
  2. 在该表分组的 SQL 窗口中，输入查询语句，需要注意该查询语句的 WHERE 条件需带上路由算法中的路由字段，本示例中，为 order_id。例如：SELECT * FROM orders2.orders_0 where order_id < 50 AND order_date > '2003-01-01'。

  

简单几个步骤，NineData 会自动将查询请求通过路由算法快速分发到各个数据库，查询对应时间段的订单表，并汇总结果，返回给用户。

总结

NineData 的库表分组查询功能，大幅度简化了多库多表查询的复杂性，完美解决了分库分表带来的问题，帮助企业高效管理和利用分库分表环境下的数据。对于面临数据量激增的企业来说，是一个非常理想的解决方案。