本文来自OceanBase社区分享，仅限交流探讨。原作者马伟，长期从事互联网广告检索系统的研发，对数据库，编译器等领域也有浓厚兴趣。

成为一名全栈工程师是许多程序员都渴望实现的梦想。但是这并不是一件容易的事情：它需要各种技能和知识，以及持续学习和实践的态度。

单日数据暴增几十万、几百万甚至上千万，远超出传统单表的性能极限，此时该如何处理呢？本章会结合真实的线上业务，全面阐述单表数据增长过快的优雅处理方案。

无论你是Java、Go、PHP、Python、Node....任何语言的开发者，如若对数据库仅停留在基本的增删改查，那相信本系列的文章绝对能助力大家成为“码农Plus”，也一定值得诸位细读品鉴~

面试官：麻烦你好好看看这篇文章，再告诉我，每张表到底能存多少数据？ 实际情况下，每张表由于自身的字段不同、字段所占用的空间不同等原因，它们在最佳性能下可以存放的数据量也就不同，需要手动计算才行。

此文参考其他作者写的文章进行了汇总，参考文献在文末。 前言 首先，能不分库分表就不分库分表。分库分表会带来很多问题，比如分布式事务、全局的唯一性id、结果集的合并等等。 那什么是分库分表呢？ 其实分库

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