读写分离的瓶颈
读写分离分散了数据库读写操作的压力，但没有分散存储压力，当数据量达到千万甚至上亿条的时候，单台数据库服务器的存储能力会成为系统的瓶颈，主要体现在这几个方面：
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数据量太大，读写的性能会下降，即使有索引，索引也会变得很大，性能同样会下降。
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数据文件会变得很大，数据库备份和恢复需要耗费很长时间。
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数据文件越大，极端情况下丢失数据的风险越高（例如，机房火灾导致数据库主备机都发生故障）。
基于上述原因，单个数据库服务器存储的数据量不能太大，需要控制在一定的范围内。为了满足业务数据存储的需求，就需要将存储分散到多台数据库服务器上。
业务分库
业务分库指的是按照业务模块将数据分散到不同的数据库服务器。例如，一个简单的电商网站，包括用户、商品、订单三个业务模块，我们可以将用户数据、商品数据、订单数据分开放到三台不同的数据库服务器上，而不是将所有数据都放在一台数据库服务器上。
虽然业务分库能够分散存储和访问压力，但同时也带来了新的问题，接下来我进行详细分析。
1.join 操作问题
业务分库后，原本在同一个数据库中的表分散到不同数据库中，导致无法使用 SQL 的 join 查询。
2.事务问题
原本在同一个数据库中不同的表可以在同一个事务中修改，业务分库后，表分散到不同的数据库中，无法通过事务统一修改。虽然数据库厂商提供了一些分布式事务的解决方案（例如，MySQL 的 XA），但性能实在太低，与高性能存储的目标是相违背的。
3.成本问题
业务分库同时也带来了成本的代价，本来 1 台服务器搞定的事情，现在要 3 台，如果考虑备份，那就是 2 台变成了 6 台。
分表
将不同业务数据分散存储到不同的数据库服务器，能够支撑百万甚至千万用户规模的业务，但如果业务继续发展，同一业务的单表数据也会达到单台数据库服务器的处理瓶颈。例如，淘宝的几亿用户数据，如果全部存放在一台数据库服务器的一张表中，肯定是无法满足性能要求的，此时就需要对单表数据进行拆分。
单表数据拆分有两种方式：垂直分表和水平分表。示意图如下：
分表能够有效地分散存储压力和带来性能提升，但和分库一样，也会引入各种复杂性。
1.垂直分表
垂直分表适合将表中某些不常用且占了大量空间的列拆分出去。
垂直分表引入的复杂性主要体现在表操作的数量要增加。
2.水平分表
水平分表相比垂直分表，会引入更多的复杂性，主要表现在下面几个方面：
- 路由
水平分表后，某条数据具体属于哪个切分后的子表，需要增加路由算法进行计算，这个算法会引入一定的复杂性。 - join 操作
水平分表后，数据分散在多个表中，如果需要与其他表进行 join 查询，需要在业务代码或者数据库中间件中进行多次 join 查询，然后将结果合并。 - count() 操作
水平分表后，虽然物理上数据分散到多个表中，但某些业务逻辑上还是会将这些表当作一个表来处理。例如，获取记录总数用于分页或者展示，水平分表前用一个 count() 就能完成的操作，在分表后就没那么简单了。 - order by 操作
水平分表后，数据分散到多个子表中，排序操作无法在数据库中完成，只能由业务代码或者数据库中间件分别查询每个子表中的数据，然后汇总进行排序。
实现方法
和数据库读写分离类似，分库分表具体的实现方式也是“程序代码封装”和“中间件封装”，但实现会更复杂。读写分离实现时只要识别 SQL 操作是读操作还是写操作，通过简单的判断 SELECT、UPDATE、INSERT、DELETE 几个关键字就可以做到，而分库分表的实现除了要判断操作类型外，还要判断 SQL 中具体需要操作的表、操作函数（例如 count 函数)、order by、group by 操作等，然后再根据不同的操作进行不同的处理。例如 order by 操作，需要先从多个库查询到各个库的数据，然后再重新 order by 才能得到最终的结果。