回答
在分库分表中，我们大概率都会选择表的 id 来作为拆分的键，例如我们有一张 tb_user 表，它有四个字段 ：id、name、phone、address，我们利用 tb_user 的 id 作为拆分 id。在大多数的场景下，我们都是利用 id 来查询 tb_user 表中的数据，这种情况是没有问题的。但是，有些场景我们需要根据其他不是拆分键的 id 来查询，例如查询 name = '张三'，如下：
select * from tb_user where name = '张三'
由于 name 不是拆分键，所以我们无法定位到具体的某张表上去执行这条语句，于是就会对所有的 tb_user 表都执行一次：
对于这种情况，如果有 100 张表，就要查询 100 次，当然你可以使用 union 操作合并查询，但还是避免不了要查询100 张表。
所以，针对这种随着表越来越多，查询的表就会越来越多，这就说所谓的读扩散。
那怎么解决这种情况呢？目前主流的方案有三种：
- 建索引表
- 引入 ES
- 使用分布式数据库 tidb
建索引表
产生读扩散的根本原因就在于我们无法通过 name 字段来确定到具体的表，所以我们只需要新建一张 name 和 id 的映射表就可以了，这样当我们要通过 name 字段来查询，先到这个索引表里面去找对应的 id，然后再根据 id 去对应的分表找对应的数据：
这种方式虽然能解决问题，但是它的缺点非常明显：你需要维护两套表，有任何对 name 字段更新的场景，都需要维护两套表。而且这还是只有一个字段，如果有多个字段呢，就需要维护更多的映射表。而且开发工作量也比较大，所以这种方案，大明哥一般都不推荐使用。
引入 ES
建立索引表的思路和倒排索引的思路非常相似，所以对于这种需求，我们直接利用 ES 就可以了。ES 天然支持分片，内部利用倒排索引的形式来加速数据查询。比如上面的需求：
在 ES 中，它内部会以 id 分片键来进行分片，同时还会建立一个 name 到 id 的倒排索引，如果我们想以 phone 来查询，ES 同样会建立 phone 到 id 的倒排索引。利用 ES，我们无需自己维护 name --> id 和 phone --> id 之间的关系。
同样，引入 ES 也非常简单，利用开源工具 canal 监听 mysql 的 binlog 日志变更，再将数据解析后写入 ES，我们查询的时候直接查询 ES 就可以了。
使用分布式数据库
我们可以不适用分库分表的架构，直接使用 TiDB 替换。
TiDB 是一个分布式关系型数据库，它兼容 MySQL 协议和 MySQL 5.7 语法，在绝大多数应用下，我们是可以不需要做任何修改能够实现 MySQL 无缝切换到 TiDB 的。
理论上，TiDB 的单表支持十亿级别的数据量是毫无压力的，大明哥曾经有个项目，有个表有将近 12 亿的数据量，使用 tidb 查询也没有什么压力。
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