1. 单表行数多少时适合分库分表？
单表行数超过500万行时或者单表容量超过2GB时，才推荐使用分库分表。
如果项目中预计三年以上的时间数据量才能达到这个级别时，请不要在创建表时就进行分库分表。
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2. 分库分表带来的好处
- 提高查询效率
- 减轻数据库压力
- 高可用：某个数据库出现了问题，其他业务不影响
3. 分库分表数据到底怎样拆分？
- 垂直拆分：分不同的库，库中表的数据结构都不同
- 水平拆分：分不同的库，库中有表的数据结构相同
4. 分库分表带来的问题和解决思路
一、垂直分库分表带来的问题：关联查询 和 分布式事务
关联查询解决思路：
①冗余：通过字段冗余的方式，尽量避免关联查询
②数据同步：通过MQ将另一个库的表数据同步到本库；dblink、ETL（通过定时任务将表数据同步，实时性低）
③广播表：每个库中都有一张一样的表，且表中数据一致
④代码中：将各个库中表的数据都查询出来，然后在代码在内存中去整理出来我们需要的数据
⑤尽量把有业务关联的表放在一个库
分布式事务解决思路：
seata、tcc…等分布式框架很好的解决了分布式事务的问题，但是使用分布式事务会带来效率变慢，这是必然的。
微服务其实就是垂直分库
二、水平拆分带来的问题：分页查询、全局ID、数据的均匀分布
分页查询解决思路：
①如果数据量大，可以将表每个月一张表，甚至每周一张表，查询的时候只支持查某个月的数据
②在代码中将数据排序
全局ID解决思路：
①UUID
②雪花算法
数据的均匀分布：
①hash % 取模
②随机
③范围：0-1亿数据在一个表，1-2亿数据在另一个表，2-3亿数据在另一表
④时间：月度、周…
⑤按地区，同地区产生的数据在一个表
⑥复合算法：范围取模 取模范围
⑦枚举：男 女