数据分表分库的基本思路

什么情况需要切分？

当一个数据库被创建之后，随着时间的推移和业务量的增加，数据库中的表以及表中的数据量都会越来越多，就有可能会出现两种弊端： （1）数据库的存储资源是有限的，其负载能力也是有限的，数据的大量积累肯定会导致其处理数据的能力下降； （2）数据量越多，那么对数据的增删改查等操作的开销也会越来越大； 所以，当出现如上两种情况，分库分表势在必行。

两种切分方式

垂直切分

举例场景：表的记录并不多，但是字段却很长，表占用空间很大，检索表的时候需要执行大量的IO，严重降低了性能。这时需要把大的字段拆分到另一个表，并且该表与原表是一对一的关系。

学生答题表 t 结构如下

其中answer是以特定格式来储存的字符 如： A|B|C|C|C|D|D|D|A|B|B|填空一|填空二|其他算数题….

对于常用的列表来说，一般只查看姓名和总分数，对于具体的答案等字段很少需要查看，所以可以考虑把答案拆分成一张独立的表。 通过id与t表建立一对一的关系，同样将回答单独放到一张表中。这样我们插叙t中的分数的时候就不会扫描回答等不常用字段了。

若有些场景需要所有字段都查询出，可以使用join或者分次查询再合并结果。

再以一个实例代码示范 将订单拆分成订单主要信息表、订单附加信息表，两种信息都需要的情况再join，如果是单条信息，则也可以单独用id查询附加信息等。

水平切分

当表的列并不复杂，数量却很多，如用户表。假设有一千万条用户信息，如果只有一张表，每个用户登录的时候数据库都要从这一千万中查找，会很慢很慢。哪怕你建立了索引。

但如果将表以一定规则分割成10个表，则每个表只有百万条数据，就小了很多了，表命名一般可以为table_1,table_2等等

水平切分的规则常见有：id取模、添加时间等

id取模：可以将用户的id%100(这个数是你想要分成多少个表)，那么会得到0-99的数，查询表的时候，将表名qq跟取模的数连接起来，就构建了表名。比如123456789用户，取模的89，那么就到table_89表查询

添加时间：以下用一条代码实例示范