分表后非sharding_key的查询怎么处理，分表后的排序？

在分表后，如果需要进行非 sharding_key 的查询，可以通过将查询条件传递到所有分表上进行查询，然后将结果合并返回给客户端。这样的查询方式称为全局查询。

在进行全局查询时，需要注意数据量的问题，如果数据量过大，可能会导致查询性能下降。因此，在进行分表设计时，应该根据实际业务情况选择合适的 sharding_key，尽可能减少全局查询的发生。

对于分表后的排序，可以通过在每个分表上进行排序，然后将排序结果合并返回给客户端。这种方式称为分布式排序。具体实现可以采用 MapReduce 等分布式计算框架来进行排序，也可以在应用程序中进行排序。

需要注意的是，在进行分布式排序时，可能会出现数据倾斜的情况。为了解决数据倾斜的问题，可以采用一些技术手段，例如对数据进行分桶、动态调整任务分配等。

相关问题

分表后非sharding_key的查询怎么处理，分表后的排序？写个案例

假设有一个订单表，包含以下字段：id、user_id、order_no、total_amount、create_time。其中，id为主键，user_id为分表键。

我们可以按照user_id对订单表进行分表，将user_id相同的订单放到同一个分表中。这样可以提高查询效率，同时也可以减少分布式事务的复杂度。

当需要进行非sharding_key的查询时，可以通过将查询条件传递到所有分表上进行查询，然后将结果合并返回给客户端。例如，查询总金额大于10000的所有订单：

SELECT * FROM order_0 WHERE total_amount > 10000 UNION ALL
SELECT * FROM order_1 WHERE total_amount > 10000 UNION ALL
SELECT * FROM order_2 WHERE total_amount > 10000;

这样可以将查询分发到所有分表上进行查询，然后将结果合并返回给客户端。

对于分表后的排序，可以通过在每个分表上进行排序，然后将排序结果合并返回给客户端。例如，按照订单创建时间倒序排序：

SELECT * FROM order_0 ORDER BY create_time DESC LIMIT 10 UNION ALL
SELECT * FROM order_1 ORDER BY create_time DESC LIMIT 10 UNION ALL
SELECT * FROM order_2 ORDER BY create_time DESC LIMIT 10;

这样可以将查询分发到所有分表上进行排序，然后将排序结果合并返回给客户端。需要注意的是，分布式排序可能会出现数据倾斜的问题，需要采用一些技术手段来解决。

sharding分库分表

sharding分库分表是一种在关系型数据库中用来解决大数据量和高并发问题的技术。它将一个大的数据库水平切分为多个小的数据库（分库）和表（分表），每个小的数据库和表只负责处理一部分数据。这样可以将数据均匀地分布到多个数据库和表中，从而提高系统的并发能力和扩展性。

在Spring中，可以使用ShardingSphere框架来实现分库分表的功能。其中，可以通过配置文件来定义分库分表的策略。引用中的配置表示使用id作为分表的列，而引用中的配置表示使用teacher_id作为分库的列。这样，根据不同的id或teacher_id的取值，数据将被分散到不同的库或表中。

此外，还可以通过配置key-generator来定义生成分表键的策略，引用中的配置表示使用id作为生成分表键的列。

总结起来，sharding分库分表是通过将大的数据库切分为小的数据库和表，以及定义分库分表的策略和生成分表键的策略来实现的。这样可以提高系统的并发能力和扩展性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [ShardingSphere分库分表教程，java后端开发面试题](https://blog.csdn.net/m0_64205716/article/details/121313447)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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