上面图中所描述的只是最简单的一种情况(取第一页数据)，看起来对性能的影响并不大。但是，如果想取出第10页数据，情况又将变得复杂很多，如下图所示：
有些读者可能并不太理解，为什么不能像获取第一页数据那样简单处理(排序取出前10条再合并、排序)。其实并不难理解，因为各分片节点中的数据可能是随机的，为了排序的准确性，必须把所有分片节点的前N页数据都排序好后做合并，最后再进行整体的排序。很显然，这样的操作是比较消耗资源的，用户越往后翻页，系统性能将会越差。
跨分片的函数处理
在使用Max、Min、Sum、Count之类的函数进行统计和计算的时候，需要先在每个分片数据源上执行相应的函数处理，然后再将各个结果集进行二次处理，最终再将处理结果返回。如下图所示：
跨分片join
Join是关系型数据库中最常用的特性，但是在分片集群中，join也变得非常复杂。应该尽量避免跨分片的join查询(这种场景，比上面的跨分片分页更加复杂，而且对性能的影响很大)。通常有以下几种方式来避免：
全局表
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。 如下图所示：
这样一来，Data Node1上面的订单表与订单详细表就可以直接关联，进行局部的join查询了，Data Node2上也一样。基于ER分片的这种方式，能够有效避免大多数业务场景中的跨分片join问题。
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。
跨分片事务问题
跨分片事务也分布式事务，想要了解分布式事务，就需要了解“XA接口”和“两阶段提交”。值得提到的是，MySQL5.5x和5.6x中的xa支持是存在问题的，会导致主从数据不一致。直到5.7x版本中才得到修复。Java应用程序可以采用Atomikos框架来实现XA事务(J2EE中JTA)。感兴趣的读者可以自行参考《分布式事务一致性解决方案》，链接地址：
http://www.infoq.com/cn/articles/solution-of-distributed-system-transaction-consistency
我们的系统真的需要分库分表吗
读完上面内容，不禁引起有些读者的思考，我们的系统是否需要分库分表吗?
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。依照笔者个人的经验，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。