（1）概念：以字段為依據，按照一定策略（hash、range等），將乙個庫中的資料查分到多個庫中（2）結果：
每個庫的結構都一樣;
每個庫的資料都不一樣，沒有交集;
所有庫的並集是全量資料;
（3）場景：系統絕對併發量上來了，分表難以根本上解決問題，並且還沒有明顯的業務歸屬來垂直分庫。
（4）分析：庫多了，io和cpu的壓力自然可以成倍緩解。
（1）概念：以字段為依據，按照一定策略（hash、range等），將乙個表中的資料拆分到多個表中。（2）結果：
每個表的結構都一樣
每個表的資料都不一樣，沒有交集;
所有表的並集是全量資料;
（3）場景：系統絕對併發量並沒有上來，只是單錶的資料量太多，影響了sql效率，加重了cpu負擔，以至於成為瓶頸。
（4）分析：表的資料量少了，單次sql執行效率高，自然減輕了cpu的負擔。
（1）概念：以表為依據，按照業務歸屬不同，將不同的表拆分到不同的庫中。（2）結果：
每個庫的結構都不一樣；
每個庫的資料也不一樣，沒有交集；
所有庫的並集是全量資料；
（3）場景：系統絕對併發量上來了，並且可以抽象出單獨的業務模組。
（4）分析：到這一步，基本上就可以服務化了。例如，隨著業務的發展一些公用的配置表、字典表等越來越多，這時可以 將這些表拆到單獨的庫中，甚至可以服務化。再有，隨著業務的發展孵化出了一套業務模式，這時可以將相關 的表拆到單獨的庫中，甚至可以服務化。
（1）概念：以字段為依據，按照欄位的活躍性，將表中字段拆到不同的表（主表和擴充套件表）中。（2）結果：
每個表的結構都不一樣；
每個表的資料也不一樣，一般來說，每個表的字段至少有一列交集，一般是主鍵，用於關聯資料；
所有表的並集是全量資料；
（3）場景：系統絕對併發量並沒有上來，表的記錄並不多，但是欄位多，並且熱點資料和非熱點資料在一起，單行資料所需的儲存空間較大。以至於資料庫快取的資料行減少，查詢時會去讀磁碟資料產生大量的隨機讀io，產生io瓶頸。
（4）分析：可以用列表頁和詳情頁來幫助理解。垂直分表的拆分原則是將熱點資料（可能會冗餘經常一起查詢的資料）放在一起作為主表，非熱點資料放在一起作為擴充套件表。
這樣更多的熱點資料就能被快取下來，進而減少了隨機讀io。拆了之後，要想獲得全部資料就需要關聯兩個表來取資料。但記住，千萬別用join，因為join不僅會增加cpu負擔並且會講兩個表耦合在一起（必須在乙個資料庫例項上）。關聯資料，應該在業務service層做文章，分別獲取主表和擴充套件表資料然後用關聯字段關聯得到全部資料。
資料庫分庫分表
1 基本思想之什麼是分庫分表？從字面上簡單理解，就是把原本儲存於乙個庫的資料分塊儲存到多個庫上，把原本儲存於乙個表的資料分塊儲存到多個表上。2 基本思想之為什麼要分庫分表？資料庫中的資料量不一定是可控的，在未進行分庫分表的情況下，隨著時間和業務的發展，庫中的表會越來越多，表中的資料量也會越來越大，相...
資料庫分庫 分表
分庫的優點是 實現簡單，庫與庫之間界限分明，便於維護，缺點是不利於頻繁跨庫操作，單錶資料量大的問題解決不了。分表的優點是 能解決分庫的不足點，但是缺點卻恰恰是分庫的優點，分表實現起來比較複雜，特別是分表規則的劃分，程式的編寫，以及後期的 資料庫拆分移植維護。實際應用中，一般網際網路企業的路線都是先分...
資料庫分庫分表
簡單了解資料庫分庫分表，以及資料庫的分片 什麼是分庫分表 原本儲存於乙個庫的資料分塊儲存到多個庫上，把原本儲存於乙個表的資料分塊儲存在到多個表上 為什麼分庫分表 當一張表的資料達到幾千萬時，你查詢一次所花的時間會變多，如果有聯合查詢的花，我想啃根會死在那。分表的目的就在於此，減少資料庫的負擔，縮短查...