一、分库分表
随着业务越来越大，单表数据超出了数据库支撑的容量，达到了数据库的瓶颈。这时可以采用分库分表。
处理数据库瓶颈问题的方法有以下几种方式：
1.换数据库（缓存）
2.Sql、索引、字段优化
3.读写分离（业务有关优化）
4.分库分表（业务）
5.分区
二、分库分表方式
垂直：通俗的说法叫做“大表拆小表”，拆分是基于关系型数据库中的“列”（字段）进行的。(字段拆分)
特点：1、每个库（表）的结构都不一样
2、每个库（表）的数据至少有一列一样
3、每个库（表）的并集是全量数据
缺点：1、如果在原有的项目上进行分库分表，那么工作量比较大
2、垂直分库分表如果单个表的数据量比较大会出现读写压力大
3、如果进行了分库，那么库与库之间的关联就比较麻烦，不能通过sql直接实现
水平：以某个字段按照一定的规律（取模）将一个表的数据分到多个库中(内容拆分)
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
缺点：1、数据库扩容难度很大，如原来有3个数据库取模，如果要增加就要改代码（on）
2、拆分规则很难抽象出来，不同的表可能根据不同的字段进行取模
3、分片事物的一致性问题部分事物无法关联join，只能通过java程序去调用
一般我们常用垂直分库、水平分表
三、分库分表的常见算法
取模（Hash）：用某个字段对数据库个数取模
范围区分（range）：根据时间划分
预定义（list）：提前预估定点量，每个数据库平均分多少数据
四、读写分离
读写分离主要应用在读多写少的项目，要有主从库同步，但是会有主从延迟现象数据不一致，这就要根据具体业务想办法避免。
对于特殊的场景可以设置直接查询主库，可以使用sharding-sphere的强制路由(sql-hint)来解决。例如：在下单时订单信息insert到主库，在支付的时候查重库的时候可能数据还没有同步过来，这时候我们就可以把这种场景直接设置强制查询主库。
五、常用中间件
开源中间件：sharding-sphere、atlas
Sharding-Sphere 主要是辅助分库分表的工具
Proxy代理：mycat（重）、mysql-proxy atlas、sharding-proxy（sharding-sphere ）
Jdbc直连：TDDL（淘宝 半开源） 、sharding-jdbc（sharding-sphere ）
