一、分库分表前的问题
- 用户请求量太大
因为单服务器TPS，内存，IO都是有限的。 解决方法：分散请求到多个服务器上； 其实用户请求和执行一个sql查询是本质是一样的，都是请求一个资源，只是用户请求还会经过网关，路由，http服务器等。
- 单库太大 单个数据库处理能力有限；单库所在服务器上磁盘空间不足；单库上操作的IO瓶颈 解决方法：切分成更多更小的库
- 单表太大 CRUD都成问题；索引膨胀，查询超时 解决方法：切分成多个数据集更小的表。
二、分库分表的方式方法
1、垂直拆分
垂直分表
也就是“大表拆小表”，基于列字段进行的。一般是表中的字段较多，将不常用的， 数据较大，长度较长（比如text类型字段）的拆分到“扩展表“。 一般是针对那种几百列的大表，也避免查询时，数据量太大造成的“跨页”问题。
垂直分库
垂直分库针对的是一个系统中的不同业务进行拆分，比如用户User一个库，商品Producet一个库，订单Order一个库。 切分后，要放在多个服务器上，而不是一个服务器上。为什么？ 我们想象一下，一个购物网站对外提供服务，会有用户，商品，订单等的CRUD。没拆分之前， 全部都是落到单一的库上的，这会让数据库的单库处理能力成为瓶颈。按垂直分库后，如果还是放在一个数据库服务器上， 随着用户量增大，这会让单个数据库的处理能力成为瓶颈，还有单个服务器的磁盘空间，内存，tps等非常吃紧。 所以我们要拆分到多个服务器上，这样上面的问题都解决了，以后也不会面对单机资源问题。 数据库业务层面的拆分，和服务的“治理”，“降级”机制类似，也能对不同业务的数据分别的进行管理，维护，监控，扩展等。 数据库往往最容易成为应用系统的瓶颈，而数据库本身属于“有状态”的，相对于Web和应用服务器来讲，是比较难实现“横向扩展”的。 数据库的连接资源比较宝贵且单机处理能力也有限，在高并发场景下，垂直分库一定程度上能够突破IO、连接数及单机硬件资源的瓶颈。
2、水平拆分
水平分表
针对数据量巨大的单张表（比如订单表），按照某种规则（RANGE,HASH取模等），切分到多张表里面去。 但是这些表还是在同一个库中，所以库级别的数据库操作还是有IO瓶颈。不建议采用。
水平分库分表
将单张表的数据切分到多个服务器上去，每个服务器具有相应的库与表，只是表中数据集合不同。 水平分库分表能够有效的缓解单机和单库的性能瓶颈和压力，突破IO、连接数、硬件资源等的瓶颈。 RANGE、HASH取模
水平分库
高可用、主从同步
三、分库分表后面临的问题
事务支持，分布式事务
多库结果集合并
跨库join
四、分库分表方案产品
五、mycat高可用架构方案
读写分离
分库分表
