一个电商软件中，一个用户对应多个订单。当数据量大到订单表需要分为多个表、并且分布式存储在多个数据库中，此时查询一个用户的订单就需要遍历所有的数据库。如何重构整个数据库表的设计，才能保证在数据量极大时保证性能。

在数据量极大时查询用户订单的性能可能会受到影响，因为查询需要遍历所有的数据库。为了提高查询性能，可以考虑重构数据库表的设计，使用分布式数据库技术。

分布式数据库技术可以将数据存储在多个数据库服务器上，通过分布式数据库系统进行统一管理。分布式数据库系统可以支持大规模数据的存储和查询，并且可以在多台服务器上进行数据分片，从而提高查询性能。

在使用分布式数据库技术时，需要考虑如何设计数据分片策略，使得查询性能得到最大的提升。可以使用哈希分片、范围分片等方法来进行数据分片。

此外，还可以使用缓存技术来提高查询性能。缓存技术可以将常用的数据存储在内存中，从而加快对数据的访问速度。当需要查询用户订单时，可以先在缓存中查询，如果命中缓存，则直接返回结果；如果未命中缓存，则从数据库中查询，并将结果存储在缓存中，供