垂直拆分
垂直分表
也就是「大表拆小表」，基於列欄位進行的。一般是表中的字段較多，將不常用的， 資料較大，長度較長（比如text型別字段）的拆分到「擴充套件表「。 一般是針對那種幾百列的大表，也避免查詢時，資料量太大造成的「跨頁」問題。
垂直分庫
垂直分庫針對的是乙個系統中的不同業務進行拆分，比如使用者user乙個庫，商品producet乙個庫，訂單order乙個庫。 切分後，要放在多個伺服器上，而不是乙個伺服器上。為什麼？ 我們想象一下，乙個購物**對外提供服務，會有使用者，商品，訂單等的crud。沒拆分之前， 全部都是落到單一的庫上的，這會讓資料庫的單庫處理能力成為瓶頸。按垂直分庫後，如果還是放在乙個資料庫伺服器上， 隨著使用者量增大，這會讓單個資料庫的處理能力成為瓶頸，還有單個伺服器的磁碟空間，記憶體，tps等非常吃緊。 所以我們要拆分到多個伺服器上，這樣上面的問題都解決了，以後也不會面對單機資源問題。
資料庫業務層面的拆分，和服務的「治理」，「降級」機制類似，也能對不同業務的資料分別的進行管理，維護，監控，擴充套件等。 資料庫往往最容易成為應用系統的瓶頸，而資料庫本身屬於「有狀態」的，相對於web和應用伺服器來講，是比較難實現「橫向擴充套件」的。 資料庫的連線資源比較寶貴且單機處理能力也有限，在高併發場景下，垂直分庫一定程度上能夠突破io、連線數及單機硬體資源的瓶頸。
事務支援
分庫分表後，就成了分布式事務了。如果依賴資料庫本身的分布式事務管理功能去執行事務，將付出高昂的效能代價； 如果由應用程式去協助控制，形成程式邏輯上的事務，又會造成程式設計方面的負擔。
多庫結果集合並（group by，order by）
todo
跨庫join
todo 分庫分表後表之間的關聯操作將受到限制，我們無法join位於不同分庫的表，也無法join分表粒度不同的表， 結果原本一次查詢能夠完成的業務，可能需要多次查詢才能完成。 粗略的解決方法： 全域性表：基礎資料，所有庫都拷貝乙份。 字段冗餘：這樣有些欄位就不用join去查詢了。 系統層組裝：分別查詢出所有，然後組裝起來，較複雜。
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...