1. 切分
一般情況下說的水平切分、垂直切分，都是指的數據庫層面。
隨着業務量的增加，數據量肯定快速增長，拿MySQL來說，單表數據量在百萬級內存讀取效率還是可以的，可以一旦達到千萬級，性能會有較大的降低。如果是復雜的查詢操作，那么組合索引對於內存來說也是一筆很大的開銷。這個時候就需要從數據庫層面來進行優化了。
普遍采用的方式就是數據庫 垂直拆分 + 水平拆分的方式來進行改造。
1.1 垂直拆分
數據庫的垂直拆分： 對業務表進行分類，不同的業務表划分到不同的數據庫里。這種形式的拆分往往是便隨着服務化改造，按功能模塊將原來強耦合的系統拆分為多個弱耦合的服務，此時往往就會進行數據庫的垂直拆分。
數據表的垂直拆分： 是針對於數據表列的拆分，把一張列比較多的表拆分為多張表。比如可以將
垂直拆分的優點：
- 數據庫的拆分簡單明了，拆分規則明確。
- 應用程序模塊清晰明確，整合容易。
- 數據維護方便易行，容易定位。
垂直拆分的缺點：
- 部分表關聯無法在數據庫級別完成，需要在程序中完成。
- 單表大數據量仍然存在性能瓶頸。
- 事務處理相對更為復雜。
- 拆分達到一定程度之后，擴展性會遇到限制。
水平拆分
水平拆分：分庫分表，把一個表的數據按照某種規則化分到不同表或數據庫里。（水平拆分 是按照行數據拆分）。 拆分規則：取模、年份等。
水平拆分的優點：
- 解決單表單庫大數據量和高熱點訪問性能遇到瓶頸的問題；
- 應用程序端整體架構改動相對較少。
- 事務處理相對簡單。
- 只要切分規則能夠定義好，基本上較難遇到擴展性限制。
水平拆分缺點：
- 拆分規則相對更復雜，很難抽象出一個能夠滿足整個數據庫的切分規則。
- 后期數據的維護難度有所增加，人為手工定位數據更困難。
- 產品邏輯將變復雜。比如按年來進行歷史數據歸檔拆分，這個時候在頁面設計上就需要約束用戶必須要先選擇年，然后才能進行查詢。
總而言之：
- 數據表垂直拆分： 單表復雜度。
- 數據庫垂直拆分： 功能拆分。
- 水平拆分：分表：解決單表大數據量問題。 分庫：為了解決單庫性能問題。
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