例：qq的登入表。假設qq的使用者有100億，如果只有一張表，每個使用者登入的時候資料庫都要從這100億中查詢，會很慢很慢。如果將這一張表分成100份，每張表有1億條，就小了很多，比如qq0,qq1,qq1…qq99表。
使用者登入的時候，可以將使用者的id%100，那麼會得到0-99的數，查詢表的時候，將表名qq跟取模的數連線起來，就構建了表名。比如123456789使用者，取模的89，那麼就到qq89表查詢，查詢的時間將會大大縮短。
這就是水平分割。
垂直分割指的是：表的記錄並不多，但是欄位卻很長，表占用空間很大，檢索表的時候需要執行大量的io，嚴重降低了效能。這時需要把大的字段拆分到另乙個表，並且該錶與原表是一對一的關係。
例如學生答題表tt：有如下字段：
id name 分數 題目 回答
其中題目和回答是比較大的字段，id name 分數比較小。
如果我們只想查詢id為8的學生的分數：select 分數 from tt where id = 8;雖然知識查詢分數，但是題目和回答這兩個大字段也是要被掃瞄的，很消耗效能。但是我們只關心分數，並不想查詢題目和回答。這就可以使用垂直分割。我們可以把題目單獨放到一張表中，通過id與tt表建立一對一的關係，同樣將回答單獨放到一張表中。這樣我們插敘tt中的分數的時候就不會掃瞄題目和回答了。
1)存放、檔案等大檔案用檔案系統儲存。資料庫只儲存路徑，和檔案存放在檔案系統，甚至單獨存放在一台伺服器(圖床)。
2)資料引數配置。
最重要的引數就是記憶體，我們主要用的innodb引擎，所以下面兩個引數調的很大：
innodb_additional_mem_pool_size=64m
innodb_buffer_pool_size=1g
對於myisam，需要調整key_buffer_size，當然調整引數還是要看狀態，用show status語句可以看到當前狀態，以決定該調整哪些引數。
如果機器的記憶體超過4g，那麼應當採用64位作業系統和64位mysql。
案例：簡單購物系統暫設涉及如下表：
1.產品表(資料量10w，穩定)
2.訂單表(資料量200w，且有增長趨勢)
3.使用者表 (資料量100w，且有增長趨勢)
以mysql為例講述下水平拆分和垂直拆分，mysql能容忍的數量級在百萬靜態資料可以到千萬
垂直拆分：
解決問題：
表與表之間的io競爭
不解決問題：
單錶中資料量增長出現的壓力
方案：把產品表和使用者表放到乙個server上
訂單表單獨放到乙個server上
水平拆分：
解決問題：
單錶中資料量增長出現的壓力
不解決問題：
表與表之間的io爭奪
方案：使用者表通過性別拆分為男使用者表和女使用者表
訂單表通過已完成和完成中拆分為已完成訂單和未完成訂單
產品表 未完成訂單放乙個server上
已完成訂單表盒男使用者表放乙個server上
女使用者表放乙個server上
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