分库分表是当数据量过大时，为了提升数据库性能而采取的一种手段。但是在进行分库分表之后，我们面临一个新的问题——如何进行关联查询。因为分库分表后数据已经被划分到了不同的库和表中，关联查询需要在不同的库和表中进行，如何高效地解决这个问题是我们需要思考的。

一、使用分布式事务解决关联查询问题

在进行关联查询时如果要跨库或跨表查询，我们需要使用分布式事务来维护数据的一致性。分布式事务会将多个操作当做一个单元进行提交或回滚，确保所有的操作都能够成功或失败。

在分布式事务中有两种模型：2PC 和 TCC。

2PC（Two-Phase Commit）是分布式事务常用的一种模型。在 2PC 中一个事务的提交或回滚需要协调多个数据库实例。该模型的优点是实现简单，缺点是性能较差，且容易出现问题，比如单点故障等。

TCC 是一种基于 Try/Confirm/Cancel 的事务模型，它是按照业务逻辑进行设计的。在 TCC 中每个事务分为 Try 阶段、Confirm 阶段和 Cancel 阶段。每个阶段都对应着一组数据库操作。TCC 的优点是处理灵活，容错性强，可靠性高。

二、使用分库分表技术解决关联查询问题

在使用分库分表技术时我们可以采用多种方法来解决关联查询问题：

1. 分库时根据业务相关性进行库的分配，相同业务的表分配在同一个库中，减少不同库之间的关联查询。

2. 水平分表时可以将关联查询的数据先从不同的表中获取到本地，在本地进行关联查询。这种方法的弊端是存在数据冗余，需要占用更多的磁盘空间。

3. 垂直分表时可以将关联查询的数据从不同的表中进行关联，再进行数据返回。这种方法消耗的网络带宽和磁盘空间较少，但是会占用更多的内存。

三、使用分布式缓存解决关联查询问题

在实现分库分表后关联查询的性能问题可以通过使用分布式缓存来解决。缓存可以缓存关键数据和查询结果，从而减少数据库的查询压力，提高查询效率。同时缓存还可以提高系统稳定性，防止因业务高峰导致数据库负载过大而导致系统崩溃。

综上所述分库分表虽然可以提高数据库的性能，但是也会带来新的问题。为了高效地解决关联查询问题，我们要综合运用分布式事务、分库分表技术和分布式缓存等技术手段来实现。