1.垂直拆分
单个数据库最大连接数是151，可以通过 show variables like ‘max_connections’ 查看。
随着用户量越来越大，单个数据库已经无法支撑系统正常使用。这个时候我们就需要对数据库层面进行优化。假设我们现在有订单，用户，商品等功能。我们可以对其进行垂直拆分。
垂直拆分：
将不同的业务拆分到不同数据库中。降低业务对统一数据库的压力。
注意：
禁止跨库 join 查询。（非常影响性能）
优点：
1.拆分后业务清晰，拆分规则明确。
2.系统之间容易扩展和整合。
- 进行系统升级，曾加功能模块并不影响原来的订单库和用户库
3.数据维护简单。
每个服务维护自己的库。
缺点：
1.业务表之间无法join联查，只能通过服务接口远程调用，提升了系统复杂度。
2.跨库事务难以处理。
3.垂直切分后，某些业务仍然数据庞大，仍然存在单体性能瓶颈。->引入水平切分。
2.水平切分。
如上数据库被垂直切分后，订单服务会有海量数据。单个数据库仍然无法支撑。
将一张表的数据按照某种规则分到不同数据库中。
需要确定分片的规则。（用户id,奇偶，）
使用分片字段查询时，可确定实体库，其他字段查询，查询所有表。
优点：
1.解决了单库大数据、高并发的性能瓶颈。
2.拆分规则封装好，对应用端几乎透明，开发人员无需关心拆分细节。
3.提高系统的稳定性和负载能力。
缺点：
1.拆分规则很难抽象。（如：使用用户Id拆分后，用户查询方便，商户查询订单很麻烦，可能需要查询所有的分库）
2.分片事务一致性难以解决。
3.二次扩展时，数据迁移，维护难度大。（比如当前分片为二时已经不满足需求，需要扩展到四个，需要把前两个查出来重新分到四个库中）