一：场景
先说说场景吧，为了不过分暴露业务，就用字母代替下吧，半个月前业务那边报了个bug，说根据A条件和B条件筛选一批数据，
当把时间(C条件)范围拉小点，可以筛选出数据，把(C条件)时间拉大点，就没有数据了。
二：分析
乍一看，泥煤的。。。真的有点神奇哦，0-24点可以拉到数据，0-12点反而就拉不到了，晕。。。。然后就仔细分析了下代码，
然来不知道哪一个程序员在M库里根据各种条件筛选出了20条数据，因为B条件在N库里面，所以他拿着这20条数据到N库去做筛选，
结果20条数据全部暴毙，最后就拿着空集合送到前台了。。。问题泥煤的终于明白了，就是如何根据多条件去做跨服务器查询。
三：探索
其实也挺悲剧的，从业快四年了也没遇到这个问题，虽然在上一家公司数据库做了主从复制，跨库，尼玛的。。。也没有跨服务
器查询呀。。。不过那天问题找到后也挺兴奋的，转了转珠子想了个办法，用多线程搞一搞。。。
四： 失败的一次尝试
由于开发人员接触不了生产，要是查的话还要找二线人员。。。我人又懒，不想邮件啥的通知人家，然后就自己假象了下数据应该
不会超过多少条。。。后来就是因为这个应该导致了该解决方法的失败。
步骤如下：
①： 我那时假象一天的数据应该不会超过5w吧，为了加速，我准备多开几个线程，一个线程捞tmd的5000条数据，5w的话我就开
10个线程。10w的话就开20个线程，反正线程是随数据变的。
②： 就这样我分别从M和N库中捞出来我也不知道多少个OrderID，然后在两组OrderID里面求个交集，当然这个要注意了，从数据
结构的角度说，这个需要用hash来去重，复杂度O（M+N），当我看到C#自带的intersect就是先灌到hash里面做的，我就放
心了，至少不会出现恶心的O(MN)的复杂度了。。。
③： 求交集后，我现在就拿到一组OrderID了，然后拿这些orderID在内存中分页，取出20条OrderID后再到主库M中去查真正我需
要的数据，最后把数据送到前台上。。。
这些想法在我脑子里面遨游之后，我就啪啪啪的写完了代码，测试环境下也通过了。。。然后屁颠屁颠的上生产了，就这样噩梦开始了。。。
过了个星期，业务过来说：这下好了，原先数据查不出来，现在你给我页面报错了，我说：晕，不会吧，我马上去看看。。。查了下后，然来
发现是页面执行时间过长，iis超时了。。。唉，这下没法子了，去找二线查了下数据，居然N库中有26w的数据，那我得要开52个线程，晕死，
我不知道当时生产环境的cpu狂飙的有木有。。。苦逼呀。。。还得继续扣这些猥琐的代码。。。
五： 再次寻找解决方案
1：使用opendatasource跨服务器查询
刚才我也寒酸的分析了下5个where，有4个在M库中，有1个在N库中，那就用opendatasource来做远程服务器的inner join吧。。。
也许是公司为了性能和安全性考虑，禁用了此种使用方式，没撤，此方案破产。。。
2: 做数据的冗余
泥煤的，把我逼到绝境了。。。既然跨不了服务器，那也只能做数据冗余了，没办法，只能在M库里面建立一张冗余表，将N库中表的数
据导入到这张冗余表吧，然后我就可以堂堂正正的用sql直接inner join了，问题也就差不多解决了，说干就干吧。
<1>事前冗余
我准备在web端插入数据的时候再冗余到XX表中，虽然是个过得去的主意，但是web端太多了，你懂的，要是为了这个小功能，要去改动无
数个的web端，工作量有点大了，还不知道人家部门配合不配合。。。而且我的需求也比较特殊，需要等M库具有某些操作的时候，N库中的
表才会生成数据，所以该种方案想想还是放弃了。。。
<2>事后冗余
后来还是决定用jobws每个小时去定时捞N库中的数据，然后放入M库的冗余表中，虽然业务那边看的可能不是最新的一个小时的数据，
但是没关系，这些数据不需要实时的，只要保证是最近一天的就足够了，最后也就决定这种可行点了。。。悲剧啊。。。啊啊啊啊啊。。。