1 基本思想之什么是分库分表？
从字面上简单理解，就是把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库上，把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。
2 基本思想之为什么要分库分表？
数据库中的数据量不一定是可控的，在未进行分库分表的情况下，随着时间和业务的发展，库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据操作，增删改查的开销也会越来越大；另外，由于无法进行分布式式部署，而一台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、IO等）是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。
3 分库分表的实施策略。
分库分表有垂直切分和水平切分两种。
3.1 何谓垂直切分，即将表按照功能模块、关系密切程度划分出来，部署到不同的库上。例如，我们会建立定义数据库workDB、商品数据库payDB、用户数据库userDB、日志数据库logDB等，分别用于存储项目数据定义表、商品定义表、用户数据表、日志数据表等。
3.2 何谓水平切分，当一个表中的数据量过大时，我们可以把该表的数据按照某种规则，例如userID散列，进行划分，然后存储到多个结构相同的表，和不同的库上。例如，我们的userDB中的用户数据表中，每一个表的数据量都很大，就可以把userDB切分为结构相同的多个userDB：part0DB、part1DB等，再将userDB上的用户数据表userTable，切分为很多userTable：userTable0、userTable1等，然后将这些表按照一定的规则存储到多个userDB上。
3.3 应该使用哪一种方式来实施数据库分库分表，这要看数据库中数据量的瓶颈所在，并综合项目的业务类型进行考虑。
如果数据库是因为表太多而造成，并且项目的各项划分清晰、低耦合，那么规则简单明了、容易实施的垂直切分必是首选。
而如果数据库中的表并不多，但单表的数据量很大、或数据热度很高，这种情况之下就应该选择水平切分，水平切分比垂直切分要复杂一些，它将原本逻辑上属于一体的数据进行了物理分割，除了在分割时要对分割的粒度做好评估，考虑数据平均和负载平均，后期也将对项目人员及应用程序产生额外的数据管理负担。
在现实项目中，往往是这两种情况，这就需要做出权衡，甚至既需要垂直切分，又需要水平切分。我们的游戏项目便综合使用了垂直与水平切分，我们首先对数据库进行垂直切分，然后，再针对一部分表，通常是用户数据表，进行水平切分。
4 分库分表存在的问题。
4.1 事务问题。
在执行分库分表之后，由于到了不同的库上，数据库事务管理出现了困难。如果依赖数据库本身的分布式事务管理功能去执行事务，将付出高昂的性能代价；如果由应用程序去协助控制，形成程序逻辑上的事务，又会造成编程方面的负担。
4.2 跨库跨表的join问题。
在执行了分库分表之后，难以避免会将原本逻辑关联性很强的数据划分到不同的表、不同的库上，这时，表的关联操作将受到限制，我们无法join位于不同分库的表，也无法join分表粒度不同的表，结果原本一次查询能够完成的业务，可能需要多次查询才能完成。
4.3 额外的数据管理负担和数据运算压力。
额外的数据管理负担，最的就是数据的定位问题和数据的增删改查的重复执行问题，这些都可以通过应用程序解决，但必然引起额外的逻辑运算，例如，对于一个记录用户成绩的用户数据表userTable，业务要求查出成绩最好的100位，在进行分表之前，只需一个order by语句就可以搞定，但是在进行分表之后，将需要n个order by语句，分别查出每一个分表的前100名用户数据，然后再对这些数据进行合并计算，才能得出结果。
5分库分表图表理解
5.1分库分表前
并发情况: Mysql单机，支撑不了高并发
磁盘情况: 磁盘容量几乎撑满
SQL性能: 数据量加大，SQL越来越慢
5.2分库分表后
并发情况: Mysql集群，并发加倍
磁盘情况: 拆分多个表，磁盘使用率降低
SQL性能: 单表数据量少，SQL效率提升明显
6目前常用的分库分表中间件
sharding-jdbc：当当开源，属于client层，SQL语法支持比较多，支持分库分表、读写分离、分布式id生成、柔性事务（最大努力送达型事务、TCC事务），一直在维护，社区也比较活跃
mycat：基于proxy层方案，属于目前非常火且不断更新的数据库中间件，支持功能也非常完善
区别和选择：
sharding-jdbc这种client层优点是不用部署，运维成本低，不需要代理层的二次转发请求，性能很高，但是一旦升级，需要各个系统都重新升级版本在发布，各个系统都需要耦合sharding-jdbc的依赖。
mycat这种proxy层的方案缺点就是自己运维一套中间件，运维成本高，但是好处在于对于各个项目透明，如果升级都是在中间件那里搞定就可以了。
通常来说，小公司小项目建议使用sharding-jdbc，维护成本低，而大公司使用mycat这种proxy方案，大公司系统和项目多，有专人维护。
就是把一个表的数据分到多个库的多个表中，每个库的表结构一样，不过每个库存放的数据不同。水平拆分的意思就是将数据均匀放到更多表里，然后多个库来抗高并发，还有就是用多个库的存储容量来扩容
7如何来拆分
其实大家可能都遇到到，比如说把一个订单大表拆开，订单表、订单支付表、订单商品表。
一种是按照range来分，每个库一段连续的数据，比如按时间来，但比较少用，比如大量流量产生大量数据。
一种是按照某个字段hash均匀分散，这个较常用
