今天给各位分享SQL数据库跨库查询语句怎么写的知识，其中也会对跨库sql解决办法进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录

1. 如何使用SQLSERVER数据库跨库查询
2. SQL数据库跨库查询语句怎么写
3. 如何在库内实现跨库联合查询
4. 分库分表的几种常见玩法及如何解决跨库查询问题

如何使用SQLSERVER数据库跨库查询

--SQLServer跨服务器查询

--创建链接服务器(连接的保密要自己想办法解决啦！)

execsp_addlinkedserver'LKSV','','SQLOLEDB','远程服务器名或ip地址'

execsp_addlinkedsrvlogin'LKSV','false',null,'用户名','密码'

--查询实例

select*fromLKSV.数据库名.dbo.表名

SQL数据库跨库查询语句怎么写

在SQL中，跨库查询可以使用以下语法：

SELECTcolumn1,column2,...

FROMdatabase1.table1

JOINdatabase2.table2

ONdatabase1.table1.column=database2.table2.column;

其中，database1和database2分别是要查询的两个数据库的名称，table1和table2是这两个数据库中要查询的表的名称。使用JOIN关键字将两个表连接在一起，并指定连接条件。查询语句中的column1，column2等是要查询的列的名称。

需要注意的是，使用跨库查询需要在查询语句中明确指定要查询的数据库和表的名称，同时确保登录用户具有访问这些数据库和表的权限。

如何在库内实现跨库联合查询

在库内实现跨库联合查询，需要使用SQL语句中的UNION操作符，将两个或多个表的查询结果合并成一个结果集。这个操作可以将来自不同数据库的数据联合起来，提高查询效率。但是需要注意的是，在进行跨库联合查询时，需要使用相同的数据类型、表结构和字段名，以避免出现查询结果不一致的情况。

分库分表的几种常见玩法及如何解决跨库查询问题

在现在的互联网架构中，分库分表是一种非常常见的手段，主要用于解决单表或者单库数据过多而导致的性能问题。

通常，我们分库有水平切分和垂直切分两种方式

垂直切分在我们的微服务架构中很常见，将数据库根据业务模块进行拆分，业务的逻辑处理都通过服务调用来进行，而不是将逻辑放在数据层面，这样就能降低数据库表与表之间的耦合度。

而水平切分，就是我们通常用来解决数据问题的手段了。将数据库中单表的数据进行切分，分成多张相同的表单，数据按照一定的规则分布到不同的数据库实例中，从而达到降低数据量、提高性能的目的。

而水平切分，就需要有分库的依据

使用哪个字段来作为分库的依据呢？

通常情况下，我们会选择主键作为分库的依据，根据一定的算法，将数据均匀的分布到每个数据库实例中，同时，尽量让请求也均匀的分布到每个数据库实例上。

例如：我们将订单表进行了切分，一分为二（DB1、BD2），订单表的主键就是订单ID，我们想要均匀的分布数据的话，我们可以对订单ID进行判断，是单数，我们就放在DB1中，是双数，我们就放到DB2中，这样，我们的数据分布就非常的平均，同时，我们的请求在概率上，也是平均的。

当然，分库依据可以很多，这个可以根据自己的业务场景进行设置，只要明白，我们分库是为了缓解数据库的压力，降低单表的数据量，如果我们分库以后，DB1的数据量和请求数远大于DB2，那么我们分库的意义就不是很大了。

而分库以后，最难解决的就是分页查询的问题

通常情况下，我们的分页查询都是通过时间维度进行排序的。如以下sql：

select*fromTorderbytimeoffsetXlimitY;

但是，分库以后，不同的数据库如何进行查询排序呢？我们就来说一跨库的分页查询方式。

全局视野方式

假设，我们现在要查询某张表的第三页数据，每页100条数据，曾经没有分库的时候，我们只需要

select*fromTorderbytimeoffset200limit100;

但是，分库以后，这第三页的100条数据就有很多种分布方式了。

1）均匀分布（极端情况）

数据非常均匀的分布在两个库中，想要找到第三页的数据，就在两个库中各取50%就好了。

2）全部来自一个库（极端情况）

数据非常不平均的分配到了一个库中，所有的数据都来至于一个库，也就是说，只需要取这个单库的数据就可以了。

3）散乱分布（通常情况）

这种情况下，我们很难知道，第三页的数据应该在不同的库中从第几条开始取数，因为分库后，我们丢失了全局视野。因此，如果我们想要精准的找到目标数据，就必须重新构建全局的视野。

如何重新构建这种全局视野呢？

还是用我们要查询第三页的数据来举例，我们可以将两个库中的第一到第三页的数据全部查询出来，然后在内存中合并后进行排序，再取出第三页的数据。

我们的sql也就发生了变化，从

select*fromTorderbytimeoffset200limit100;

改为

select*fromTorderbytimeoffset0limit100+200;

全局视野方式进行查询的好处很明显，就是能够让业务数据绝对精准的返回。但是缺点也是明显，数据的查询量大，而且消耗的内存资源较多，当页码增大的时候，性能会集聚的下降。

如果想要解决全局视野方式的缺点，我们可以做出交互上的一点小牺牲来实现

禁止跳转页方式

相信这个分页方式大家都不陌生，但是，这种分页方式确实让我们分库以后的查询难度几何级的提升，如果想要解决跨页查询的问题，我们可以对我们的分页控件进行优化，只保留“上一下”、“下一页”的功能，去掉跳转页的功能。

当禁止跳页以后，我们每次查询后，就能够得到当页最后一次查询结果的时间，我们要查询一个分页中的记录时，是需要查询大于当前时间的100条记录就可以了。

两个数据库中各取100条，然后再汇总排序，这样就能够大大的提升查询的效率，同时也保证了数据的精准。

我们的sql也就改成了

select*fromTorderbytimewheretime>@preMaxTimelimit100;

使用此方式，我们就不会因为页码增加而出现性能的下降了，只是用户的交互体验会稍差一些了。当然，如果是APP用户，就不用担心这点了，因为APP用户很少使用跳转页的交互方式。

允许精度损失方式

允许精度损失的方式就比较暴力，我们不去管数据的分布问题，只是单纯的每个库中取出50条数据，然后排序展示。

在业务中，可能会出现第二页的部分数据时间上早于第一页的数据，这主要还是根据我们的保存数据时候分分布情况来决定。如果我们存储数据的时候，分布得越平均，这种查询方式得到的结果自然就越精准。

使用这种方式，我们就不需要考虑性能上的问题，也不需要考虑页面跳转和页码的问题，查询的复杂度是最低的，是比较推荐的一种查询方式。

当然，如果你的业务不允许这样的情况出现，还需要满足交互、效率等等各种需求，那么，就只有使用最后一个方式了。

二次查询方式

这可以说是解决分库查询的究极武器了，能够保证数据的精准度、查询的效率、用户的交互页面，牺牲的只是小小的性能开销和一些代码难度的上升。

方式其实也不难，假设我们要查询第21页的数据，每页5条。这个时候，我们先假设数据是平均分布的，但是我们在每个库都查询全量的5条数据。也就是：

select*fromTorderbytimeoffset100limit5;

这时，我们得到的数据可能是这样的。

而两个DB中，最小的时间是1487500001【minTime】，这个时间记录下来。两个DB中各自的最大时间也记录下来，分别是DB1：1487500041【maxTime1】和DB2：1487500061【maxTime2】。

这时，我们在使用时间去两个数据库中再次进行查询。

select*fromTwheretimebetweenminTimeandmaxTime1orderbytime;select*fromTwheretimebetweenminTimeandmaxTime2orderbytime;

由于之前minTime来自于DB1，因此，DB1的数据不会发生变化，但是DB2中的条件被放宽了，因此可能会查询出更多的数据。结果可能如下：

而两个结果集合并以后，相当于就获得了全局视野，也就可以很容易的找出这一页需要的5条数据了。

如果谁还有更好的分库分页查询的方法，也欢迎指教！

SQL数据库跨库查询语句怎么写的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于跨库sql解决办法、SQL数据库跨库查询语句怎么写的信息别忘了在本站进行查找哦。