原因

很多时候接口性能都是数据库造成的，并发量比较大时大量的数据库请求会带来磁盘IO的性能瓶颈，素随着数据越来越多导致SQL查询数据及时走了索引也比较慢。

应用场景

分库和分表是不同的两个概念，解决的问题不同。
1.并发量很大，但是数据量比较小，可以只分库，不分表。（IO操作比较多）
2.并发量不是很大，但是数据量比较大，可以只分表，不分库。
3.并发量很大，数据量也比较多是，既要分库，也要分表。

分库分表两个方向

1.垂直
2.水平
并发分库分表顺序，先垂直分，在水平分，垂直更简单更符合实际业务。

垂直分库

分库垂直分库，针对一个系统的不同业务进行拆分，比如用户拆到user库，商品到goods库，订单order库。拆分后放到不同的服务器上。在高并发下一定程度能够解决IO，连接数，硬件资源等瓶颈。

垂直分表

垂直分表“大表拆小表”，基于表中字段拆分，将不常用的数据较大的拆分到扩展表，一般针对几百列的大表进行拆分。

特点

1.每个库/表的结构不一样。
2.每个库/表的数据量至少一列一样。
3.每个库/表的并集是全量数据。

优点

1.拆库后业务清晰。
2.数据维护简单，按照业务放到不同的服务器中。

缺点

1.但数据量大时写读压力大。
2.受业务影响热门业务压力大，冷门业务造成资源浪费。

水平拆分

水平分表

针对数据巨大的单表，按照按照某种规则拆封到多个表中，但是这些表还是在一个库中。

水平分库分表

按照某种规则把拆封的表在拆分到不同的库中去。

水平分库分表规则

1.RANGE按照范围拆分

2.HSAH取模

3.地理区域

4.时间拆分

水平分库

水平分表

特点

1.每个库/表的结构都一样。
2.每个库/表的数据都不一样。
3.每个库/表的并集是全量数据。

优点

1.单库/表的数据量减少，有利性能。
2.库/表的机构相同，程序改动小。

缺点

数据扩容难度大，比如取模值变了，就要重新处理。一致性hash解决了问题。