（一）什么是分库分表

分库分表故名思意是将一张表拆分成多个表，可能是一个库中的分表，也可能是分库又分表。分库分表主要解决的问题是数据库的性能瓶颈问题。即使建立索引，当数据量超过一定值时，查询效率就注定会降下来。通过分库分表，可以将原本的大数据拆分到多个表或者库中。

但是分库分表并非是很优的方式，在不需要分库分表的情况下，尽量不要盲目去拆分数据库，也不要过度拆分数据库。

（二）分库分表方式

2.1 横向拆分

这种拆分方式往往用于数据量庞大的表，是对数据的切割， 比如一个表中有4000万条数据，即使建立了索引，也会导致IO次数增加，查询效率低的问题。这个时候，我们就可以把这张4000万数据的表拆分成4张1000万条数据的表。

2.2 纵向拆分

纵向拆分往往是基于业务的拆分，纵向分表是将一个表按照字段拆分成多张表，每个表存储其中的一部分字段。

比如我们做一个电商系统，原来在商品表里存放了商品的基本信息和详细描述，但是在实际使用时，商品详细描述只有在用户点进商品里面时才需要，因此我们可以将他单独拆分出来。

（三）分库分表的问题

在没有必要拆分的情况下，不建议做分库分表的操作，因为分库分表会带来一些问题，比如：

1、横向拆分的主键问题：

横向拆分时将数据分到了多个库或者多个表中，那么查询或者新增时，必须要确保能准确定位到该数据主键所在的位置。

2、纵向拆分的join问题：

纵向拆分时，我们按字段把表分成了多个，但是当需要用到数据时，不可避免就需要多表join进行查询。

3、分页查询问题：

当我们把数据拆分到多张表，然后又需要按照某种条件排序分页查询时，这个操作就会很麻烦。比如，我要按时间排序分页查询所有数据，你就要把每个表的数据都拿出来，在内存中做一层排序，再返回给接口调用方。

4、去重函数

单表时，通过distinct就可以把重复的数据去掉，但是如果数据保存在多张表，这些函数就很难操作了。同样的道理还可以用在group分组、sum函数等等。

除此之外，分库分表还可能导致很多其他问题。

（四）分库分表的组件

既然分库分表有那么多问题，但是我们又不得不去分库，有什么其他办法呢？一些组件可以帮我们让分库分表变得更加方便和高效。

现在主流的有京东数科的shardingsphere，Mycat、Tddl等等。shardingsphere目前已经是Apache的顶级项目，目前看来是最值得使用的组件。

（五）总结

本文对分库分表的一些基本概念和问题进行了讲解，不管是分库还是分表，在真实的场景下一定要做好技术储备以及合理的拆分方案。接下来我会发表几篇关于分库分表组件shardingsphere的使用，我是Java鱼仔，我们下期再见！