当聚合根需要跨越多个数据库表或文档时，设计其持久化策略来优化查询效率是一项复杂而重要的任务。这涉及到数据建模、数据库选择、索引优化、缓存策略、读写分离等多个方面。以下是几个关键点和相应的实践策略：

1. 聚合根内聚性：确保聚合根中的实体之间有直接的业务联系，避免过度跨越数据库边界。通过业务分析，精确定义聚合边界，可以减少跨表或跨文档查询的需求。

2. 数据建模：采用适合业务场景的数据模型。例如，在关系型数据库中，可以使用嵌套或关联表来存储聚合根的不同部分；在文档数据库中，可以将整个聚合根设计为一个文档，或者将高频一起查询的数据嵌入同一文档中，减少查询次数。

3. 索引优化：针对聚合根的查询特点，为关键字段创建合适的索引。注意避免索引过多，因为这会增加写入成本。例如，如果按用户ID和订单日期频繁查询，则可为这两个字段创建复合索引。

4. 缓存策略：利用缓存技术（如Redis或Memcached）来降低对底层数据库的访问频率，加快数据读取速度。将热点数据缓存起来，减少直接查询数据库的次数。实施合理的缓存过期策略，确保数据的新鲜度。

5. 读写分离：对于读多写少的场景，可以采用读写分离架构，将频繁的读操作分担到只读副本上，减轻主数据库的负载。同时确保写操作后的最终一致性。

6. 异步处理：对于影响多个表或文档的复杂更新操作，考虑使用消息队列（如RabbitMQ或Kafka）来异步处理。这样既能保证业务逻辑的完整执行，又能避免长时间阻塞请求。

7. 分片（Sharding）：当单表数据量过大时，通过水平分片技术将数据分散到不同的物理存储上，可以有效提升查询性能。分片依据可以根据业务特点选择，比如用户ID、地理位置等。

8. 微服务架构：如果聚合根跨越了多个业务领域，可以考虑将这些领域拆分为独立的服务，每个服务管理自己的数据。通过API网关进行服务间的通信，实现解耦。

通过上述策略的综合运用，可以在确保业务逻辑正确性的前提下，显著提高跨表或跨文档聚合根的查询效率。