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1、數據切分
將放在同一個數據庫中的數據分散存放到多個數據庫主機上，以達到分散單台設備負載的效果。數據切分可分為垂直切分和水平切分：
1.1、垂直切分
適用范圍：垂直切分規則簡單，適合業務邏輯簡單，清晰，耦合度低，多表之間關聯查詢較少的場景；
a、根據業務模塊切分，如系統中存在資產、產品、風控、交易四個模塊，都在一個數據庫中，現在為了提升單庫的性能瓶頸，根據業務模塊拆分為4個數據庫；
b、單張表字段數據過多切分，將一張表的幾十上百個字段根據關聯型 提取為幾塊，分割為幾張數據庫表；
優點：拆分后業務清晰、拆分規則明確；
系統之間整合或擴展容易；
數據維護簡單；
缺點：部分業務表無法join、只能通過接口方式解決、提高了系統的復雜性；
受每種業務不同的限制存在單庫性能瓶頸、不易數據擴展和性能提高；
業務處理復雜；
垂直切分是按照業務模塊來划分的，仍會存在單庫的讀寫與存儲瓶頸，此時需要水平切分；
阿里開發規范：500w數據量，分表；3年內達不到這個量，系統初建時不要考慮分庫分表；
1.2、水平切分
單張表數據量過大，將數據按照某種條件拆分到多台數據庫主機上面；
如當天表、30天內的數據表、歷史表；或者根據id取模分布到對應數據庫上；
優點： 不存在單庫的讀寫和性能瓶頸；
拆分規則合理的話、不影響單庫join查詢；
提高了系統的穩定性跟負載能力；
缺點：拆分規則難以抽象；
分片事務一致性問題；
數據多次擴展難度和維護量極大；
跨庫join性能差；
兩種數據切分方式的共同缺點：
分布式事務的問題；
跨節點join難度;
跨節點數據合並、排序問題;
多數據源管理問題;
由於數據切分后關聯查詢的復雜度會大大提升，Mycat中提及一下幾點需要謹記：
第一原則：能不切分盡量不要切分
第二原則：如果要切分一定要選擇合適的切分規則，提前規划好
第三原則：數據切分盡量通過數據冗余或表分組(Table group)來降低跨庫join的可能性
第四原則：由於數據庫中間件對數據Join實現的優劣難以把握，而且實現高性能難度極大，業務讀取盡量少使用多表Join；
2、Mycat中的一些概念
2.1、Mycat
數據庫中間件，介於應用和真實數據庫之間，進行數據處理與交互的中間服務。
以前是應用直接連接數據庫，現在是應用先連接到Mycat，Mycat根據查詢sql條件分配到不同節點數據庫查詢數據，然后組裝返回給應用；
2.2、邏輯庫
可以看做一個或多個集群構成的數據庫集合
2.3、邏輯表
真實的表，可以是數據切分后的每個分片表，也可以是單一的一張表；
2.3.1、分片表
單張表數據量過大，會切分成多張表，每張分片表持有一部分數據，多張分片表合起來是完整的數據；
2.3.2、非分片表
單張表數據量不大，並不需要分片存儲的表
2.3.3、ER表
關系型數據庫是基於實體關系模型（Entity-Relationship Model)之上，通過其描述了真實世界中事物與關系，Mycat 中的 ER 表即是來源於此；
數據量過大時進行分片，子表的數據和父表的數據都需要分片存儲，將子表和父表所關聯的數據分在同一個節點數據庫上，保證數據進行Join操作的業務復雜度最低；
2.3.4、全局表
類似於字典表的一類表，數據量不大，處理各種業務邏輯也經常會關聯到的，進行數據冗余操作，所有節點都存儲一份這樣的表，降低關聯查詢復雜度；
2.4、分片節點
dataNode、最小單位
2.5、節點主機
一台機器可能會放多個分片節點，這台機器就是節點主機
2.6、分片規則
rule、數據切分時，一張大表中的數據需要切分為多張分片表，一定要提前設計好分片規則；
2.7、全局序列號
sequence、保證存儲在多個節點的數據ID唯一；