分庫原因：
為了解決單台伺服器的效能問題，當單臺資料庫伺服器無法支撐當前的資料量時，就需要根據業務邏輯緊密程度把錶分成幾撮，分別放在不同的資料庫伺服器中以降低單台伺服器的負載。
分庫的目的是降低單台伺服器負載，切分原則是根據業務緊密程度拆分，缺點是跨資料庫無法聯表查詢。
分表原因：
當資料量超大的時候，b-tree索引就無法起作用了。除非是索引覆蓋查詢，否則資料庫伺服器需要根據索引掃瞄的結果回表，查詢所有符合條件的記錄，如果資料量巨大，這將產生大量隨機i/o，隨之，資料庫的響應時間將大到不可接受的程度。另外，索引維護（磁碟空間、i/o操作）的代價也非常高。
分庫分表有垂直切分和水平切分兩種。
1、垂直切分，即將表按照功能模組、關係密切程度劃分出來，部署到不同的庫上。例如，我們會建立定義資料庫workdb、商品資料庫paydb、使用者資料庫userdb、日誌資料庫logdb等，分別用於儲存專案資料定義表、商品定義表、使用者資料表、日誌資料表等。
如userid,name,addr乙個表，為了防止表過大，分成2個表。
userid,name
userid,addr
2、水平切分，當乙個表中的資料量過大時，我們可以把該錶的資料按照某種規則，例如userid雜湊、按性別、按省，進行劃分，然後儲存到多個結構相同的表，和不同的庫上。例如，我們的userdb中的使用者資料表中，每乙個表的資料量都很大，就可以把userdb切分為結構相同的多個userdb：part0db、part1db等，再將userdb上的使用者資料表usertable，切分為很多usertable：usertable0、usertable1等，然後將這些表按照一定的規則儲存到多個userdb上。
3、應該使用哪一種方式來實施資料庫分庫分表，這要看資料庫中資料量的瓶頸所在，並綜合專案的業務型別進行考慮。
如果資料庫是因為表太多而造成海量資料，並且專案的各項業務邏輯劃分清晰、低耦合，那麼規則簡單明瞭、容易實施的垂直切分必是首選。
而如果資料庫中的表並不多，但單錶的資料量很大、或資料熱度很高，這種情況之下就應該選擇水平切分，水平切分比垂直切分要複雜一些，它將原本邏輯上屬於一體的資料進行了物理分割，除了在分割時要對分割的粒度做好評估，考慮資料平均和負載平均，後期也將對專案人員及應用程式產生額外的資料管理負擔。
在現實專案中，往往是這兩種情況兼而有之，這就需要做出權衡，甚至既需要垂直切分，又需要水平切分。我們的遊戲專案便綜合使用了垂直與水平切分，我們首先對資料庫進行垂直切分，然後，再針對一部分表，通常是使用者資料表，進行水平切分。
——–分表、分割槽、分片——–
分表，是業務邏輯上分的。
如userid,name,addr乙個表，為了防止表過大，分成2個表。
userid,name
userid,addr
分割槽,對業務透明，在物理實現上分成多個表，邏輯上還是乙個表。
如orderid,userid,ordertime,…..
ordertime<2015-01-01 #p0
ordertime<2015-04-01 #p1
ordertime<2015-07-01 #p2
ordertime<2015-10-01 #p3
ordertime<2016-01-01 #p4
按照時間分割槽。大部分只查詢最近的訂單資料，那麼大部分只訪問乙個分割槽，比整個錶小多了，資料庫可以更加好的快取，效能也提高了。這個是資料庫分的，應用程式透明，無需修改。
分片，業務透明，在物理實現上分成多個伺服器，不同的分片在不同伺服器上。分割槽可以把表分到不同的硬碟上，但不能分配到不同伺服器上。一台機器的效能是有限制的，用分片可以解決單台伺服器效能不夠，或者成本過高問題。
當分割槽之後，表還是很大，處理不過來，這時候可以用分片。（可用分庫分表實現資料庫分片）
orderid,userid,ordertime,…..
userid%4=0，用分片1
userid%4=1，用分片2
userid%4=2, 用分片3
userid%4=3，用分片4
上面這個就是乙個簡單的分片路由，根據userid選擇分片，即不同的伺服器。
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