①分庫分表說白了，就是因為資料量太大了，如果你的單錶資料量都到了千萬級別，那麼你的資料庫就無法承受高併發的要求，資料庫操作效能就會出現極大的下降。
②資料庫併發量太大了，一般而言，乙個資料庫最多支撐併發到2000，這時候一定要進行擴容，不然效能會出現嚴重下降。而且乙個健康的單庫併發值你最好保持在每秒1000左右，不要太大。那麼你可以將乙個庫的資料拆分到多個庫中，訪問的時候就訪問乙個庫好了。
比較常見的中介軟體有cobar、tddl、atlas、sharding-jdbc、mycat。
①cobar：阿里b2b團隊開發和開源的，屬於proxy層方案。已經好幾年沒有進行更新了，基本沒啥人用。而且不支援讀寫分離、儲存過程、跨庫join和分頁等操作。
②tddl:**團隊開發的，屬於client層方案，不支援join，但是支援讀寫分離。目前使用的也不多，因為還依賴**的diamond配置管理系統。
③atlas：360開源的，屬於proxy層方案，以前有一些公司在用，但是已經好幾年沒有更新了，所以現在用的也不多。
④sharding-jdbc：噹噹開源的，屬於client層方案。sql語法支援多，沒有太多的限制，從2.0版本開始支援分庫分表、讀寫分離、分布式id生成、柔性事務(最大努力送達型事務、tcc事務)。而且現在使用較多。
⑤mycat：基於cobar改造，屬於proxy層方案，支援的功能完善，而且目前應該是非常火的而且不斷流行的資料庫中介軟體，社群很活躍，也有一些公司開始在用了。
①proxy型別
proxy型別的中介軟體就是乙個客戶端，需要直接部署乙個中介軟體，去進行分庫分表。服務端將sql傳送到中介軟體客戶端去進行不同表庫的操作。如果中介軟體客戶端不可用將直接導致無法進行分庫分表，而且要走網路耗時。
②client
client不需要單獨部署中介軟體客戶端，運維成本低，中介軟體就是乙個jar包，直接在專案中匯入、配置就可以完成分庫分表，而且不需要**層的二次**，效能高點，但是遇到公升級等操作需要重新發布版本，各個系統都需要耦合sharding-jbdc的依賴。
①垂直拆分
垂直拆分的意思，就是把乙個有很多欄位的表給拆分成多個表，或者是多個庫上去。每個庫表的結構都不一樣，每個庫表都包含部分字段。一般來說，會將較少的訪問頻率很高的字段放到乙個表裡去，然後將較多的訪問頻率很低的字段放到另外乙個表裡去。因為資料庫是有快取的，你訪問頻率高的行欄位越少，就可以在快取裡快取更多的行，效能就越好。這個一般在表層面做的較多一些。
這個其實挺常見的，不一定我說，大家很多同學可能自己都做過，把乙個大表拆開，訂單表、訂單支付表、訂單商品表。
②水平拆分
水平拆分的意思，就是把乙個表的資料給弄到多個庫的多個表裡去，但是每個庫的表結構都一樣，只不過每個庫表放的資料是不同的，所有庫表的資料加起來就是全部資料。水平拆分的意義，就是將資料均勻放更多的庫里，然後用多個庫來抗更高的併發，還有就是用多個庫的儲存容量來進行擴容。
③表的拆分
還有表層面的拆分，就是分表，將乙個表變成n個表，就是讓每個表的資料量控制在一定範圍內，保證sql的效能。否則單錶資料量越大，sql效能就越差。一般是200萬行左右，不要太多，但是也得看具體你怎麼操作，也可能是500萬，或者是100萬。你的sql越複雜，就最好讓單錶行數越少。
一般來說，垂直拆分，你可以在表層面來做，對一些字段特別多的表做一下拆分；水平拆分，是併發承載不了，或者是資料量太大，容量承載不了，你給拆了，按什麼欄位來拆，你自己想好；分表，你考慮一下，你如果哪怕是拆到每個庫里去，併發和容量都ok了，但是每個庫的表還是太大了，那麼你就分表，將這個表分開，保證每個表的資料量並不是很大。
①range方式
就是每個庫一段連續的資料，這個一般是按比如時間範圍來的，但是這種一般較少用，因為很容易產生熱點問題，大量的流量都打在最新的資料上了。
range來分，好處在於說，後面擴容的時候，就很容易，因為你只要預備好，給每個月都準備乙個庫就可以了，到了乙個新的月份的時候，自然而然，就會寫新的庫了；缺點，但是大部分的請求，都是訪問最新的資料。實際生產用range，要看場景，你的使用者不是僅僅訪問最新的資料，而是均勻的訪問現在的資料以及歷史的資料
②hash方式
按照某個欄位hash一下均勻分散，這個較為常用。
hash分法，好處在於說，可以平均分配沒給庫的資料量和請求壓力；壞處在於說擴容起來比較麻煩，會有乙個資料遷移的這麼乙個過程
分庫分布的幾件小事（二）如何進行分庫分表的資料遷移
這是最簡單的也是最low的遷移方案了，如果系統就算短期停機也沒有關係或者造不成多大的影響，可以選用此方案。首先停掉機器，將系統全都停掉，不要再有新的資料進來，然後使用之前寫好的程式，連線舊的資料庫，將舊資料庫裡面的資料讀出來，然後通過資料分發中介軟體寫到分庫分好的資料裡面去。然後修改系統是資料庫連線...
一 資料庫基礎
1.1使用資料庫的必要性 使用資料可以高效且條理分明地儲存資料，它使人們能夠更加迅速和方便地管理資料，主要體現在以下幾個方面.1 可以結構化的儲存大量的資料資訊，方便使用者進行有效的檢索和訪問。2 可以有效的保持資料資訊的一致性 完整性降低資料冗餘。3 可以滿足應用的共享和安全方面的要求。4 資料庫...
一 資料庫分類
一 資料庫分類 1 小型資料庫 access foxbase 2 中型資料庫 informix sql server mysql 3 大型資料庫 sybase db2 oracle 二 專案中如何合理地使用資料庫，可以依據如下三個方面入手 1 專案的規模 a 負載量有多大，即使用者數有多大 b 成本...