在现代企业应用程序中，很少有只涉及单个数据库的情况。往往会跨越多个数据库或者多个数据源来获取或者更新数据。这种情况下，为了提高效率和减少性能瓶颈，需要对跨数据库调用序列进行优化。
一、减少跨数据库调用的频率
首先要注意的是要减少跨数据库调用的频率。如果每次请求都需要跨多个数据库，那么会增加系统负担和响应时间。因此，应该建立数据集成层或者数据仓库，将需要跨多个数据库获取的信息进行整合，减少跨数据库访问的频率。
二、合理选择数据库连接方式
在选择数据库连接方式时，应该根据实际的性能需求和资源的状况来选择适合的连接方式。常见的连接方式有两种，一种是长连接，另一种是短连接。长连接会一直保持连接状态，有效减少连接的开销，但如果并发访问量较高，可能会出现连接池的阻塞，从而影响响应时间。而短连接则每次连接后关闭，能够更好的释放连接池，但是建立连接的开销很大，所以要在连接时选择合适的配置参数。
三、优化SQL查询语句
对于跨数据库操作，优化SQL查询语句是提高效率和减少响应时间的关键。可以使用存储过程或者视图来代替复杂的跨数据库查询语句。同时，也要保证SQL语句的索引设计合理，以提高查询速度。还可以通过缓存查询结果来减轻数据库的负担，减少代码执行时间。
四、使用缓存技术
缓存可以有效提高访问速度，减少数据库响应时间，特别是对于一些频繁查询且数据变化不频繁的数据。可以通过使用Memcached等缓存技术，将查询结果存储在缓存中，在下次发起查询时，可以直接从缓存中获取结果，避免从数据库中查询，从而减少了跨数据库调用的频率和数据库的负担。
五、使用负载均衡和故障转移技术
对于跨数据库操作，负载均衡和故障转移技术是必不可少的。通过负载均衡，可以将请求均匀分配到多个服务器上，提高应用程序的吞吐量和可用性。而故障转移则可以在某个服务器出现故障时，自动将请求转移到其他可用的服务器上，保证了跨数据库调用的稳定性和可靠性。
优化跨数据库调用序列可以从多个方面提高应用程序的响应速度和性能，减少应用程序的负担和成本。同时，也能够提高应用程序的稳定性和可靠性，保证了企业应用程序的正常运行和数据管理。
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