全局表的概念之前在“垂直分库”时提过。基本思想一致，就是把一些类似数据字典又可能会产生join查询的表信息放到各分片中，从而避免跨分片的join。
ER分片
在关系型数据库中，表之间往往存在一些关联的关系。如果我们可以先确定好关联关系，并将那些存在关联关系的表记录存放在同一个分片上，那么就能很好的避免跨分片join问题。在一对多关系的情况下，我们通常会选择按照数据较多的那一方进行拆分。
内存计算
随着spark内存计算的兴起，理论上来讲，很多跨数据源的操作问题看起来似乎都能够得到解决。可以将数据丢给spark集群进行内存计算，最后将计算结果返回。
我们的系统真的需要分库分表吗？其实这点没有明确的判断标准，比较依赖实际业务情况和经验判断。一般MySQL单表1000W左右的数据是没有问题的（前提是应用系统和数据库等层面设计和优化的比较好）。
当然，除了考虑当前的数据量和性能情况时，作为架构师，我们需要提前考虑系统半年到一年左右的业务增长情况，对数据库服务器的QPS、连接数、容量等做合理评估和规划，并提前做好相应的准备工作。如果单机无法满足，且很难再从其他方面优化，那么说明是需要考虑分片的。这种情况可以先去掉数据库中自增ID，为分片和后面的数据迁移工作提前做准备。
很多人觉得“分库分表”是宜早不宜迟，应该尽早进行，因为担心越往后公司业务发展越快、系统越来越复杂、系统重构和扩展越困难…这种话听起来是有那么一点道理，但我的观点恰好相反，对于关系型数据库来讲，我认为“能不分片就别分片”，除非是系统真正需要，因为数据库分片并非低成本或者免费的。这里推荐一个比较靠谱的过渡技术–“表分区”。主流的关系型数据库中基本都支持。不同的分区在逻辑上仍是一张表，但是物理上却是分开的，能在一定程度上提高查询性能，而且对应用程序透明，无需修改任何代码。当时有一个系统，主业务表有大约8000W左右的数据，考虑到成本问题，当时就是采用“表分区”来做的，效果比较明显，且系统运行的很稳定。
小结当前主要有两类解决方案：
基于应用程序层面的DDAL（分布式数据库访问层）
比较典型的就是淘宝半开源的TDDL，当当网开源的Sharding-JDBC等。分布式数据访问层无需硬件投入，技术能力较强的大公司通常会选择自研或参照开源框架进行二次开发和定制。对应用程序的侵入性一般较大，会增加技术成本和复杂度。通常仅支持特定编程语言平台（Java平台的居多），或者仅支持特定的数据库和特定数据访问框架技术（一般支持MySQL数据库，JDBC、MyBatis、Hibernate等框架技术）。
数据库中间件，比较典型的像mycat（在阿里开源的cobar基础上做了很多优化和改进，属于后起之秀，也支持很多新特性），基于Go语言实现kingSharding，比较老牌的Atlas（由360开源）等。这些中间件在互联网企业中大量被使用。另外，MySQL 5.x企业版中官方提供的Fabric组件也号称支持分片技术，不过国内使用的企业较少。
中间件也可以称为“透明网关”，大名鼎鼎的mysql_proxy大概是该领域的鼻祖（由MySQL官方提供，仅限于实现“读写分离”）。中间件一般实现了特定数据库的网络通信协议，模拟一个真实的数据库服务，屏蔽了后端真实的Server，应用程序通常直接连接中间件即可。而在执行SQL操作时，中间件会按照预先定义分片规则，对SQL语句进行解析、路由，并对结果集做二次计算再最终返回。
引入数据库中间件的技术成本更低，对应用程序来讲侵入性几乎没有，可以满足大部分的业务。增加了额外的硬件投入和运维成本，同时，中间件自身也存在性能瓶颈和单点故障问题，需要能够保证中间件自身的高可用、可扩展。
总之，不管是使用分布式数据访问层还是数据库中间件，都会带来一定的成本和复杂度，也会有一定的性能影响。所以，还需读者根据实际情况和业务发展需要慎重考虑和选择。