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区别于分区的是，分区一般都是放在单机里的，用的比较多的是时间范围分区，方便归档。只不过分库分表需要代码实现，分区则是mysql内部实现。分库分表和分区并不冲突，可以结合使用。
分库
需要分库的情形：
- 随着单库中的数据量越来越大，相应的，查询所需要的时间也越来越多，这个时候，数据的处理效率遇到了瓶颈
- 单库发生意外的时候，需要修复的是所有的数据，而多库中的一个库发生意外的时候，只需要修复一个库（当然，也可以用物理分区的方式处理这种问题）
通常，在读写分离之后，数据库的性能再次遇到瓶颈，就考虑分库。
我们通常称分库为垂直的，因为它相对水平分表、垂直分表的概念来说是垂直的，即按业务划分，通常是将库中的表按照功能模块、关系密切程度划分出来，部署到不同库上。
比如用户一个库,商品一个库,订单一个库。 一个购物网站对外提供服务时,会同时对用户、商品、订单表进行操作。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。如果垂直分库后还是将用户、商品、订单放到同一个服务器上,只是分到了不同的库,这样虽然会减少单库的压力,但是随着用户量增大,这会让整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、内存也会受非常大的影响。 所以我们要将其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。
分表
分表分为水平分表和垂直分表，和我们之前介绍的水平分区和垂直分区的概念类似，mysql不支持垂直分区，但我们可以手动垂直分表，更可能是借助数据库中间件进行分库分表。
垂直分表解决的是一些非热点字段影响查询性能的问题，通常将热点字段和非热点字段划分开。而水平分表解决的是单表数据量（行数）大的问题。水平分表的方法和我们上次介绍的水平分区的方法很相似，可以通过range、list、hash等方法分表。
水平分表和垂直分表可以结合使用，分表配合分库使用还可以将表分到不同的数据库中。（我们称作分库分表）
常用的分库分表中间件
简单易用的组件：
- 当当sharding-jdbc
- 蘑菇街TSharding
强悍重量级的中间件：
- sharding
- TDDL Smart Client的方式（淘宝）
- Atlas(Qihoo 360)
- alibaba.cobar(是阿里巴巴（B2B）部门开发)
- MyCAT（基于阿里开源的Cobar产品而研发）
- Oceanus(58同城数据库中间件)
- OneProxy(支付宝首席架构师楼方鑫开发)
- vitess（谷歌开发的数据库中间件）
分库分表引起的问题
- 分布式事务的问题，数据的完整性和一致性问题。
- 数据操作维度问题：用户、交易、订单各个不同的维度，用户查询维度、产品数据分析维度的不同对比分析角度。
- 跨库联合查询的问题，可能需要两次查询
- 跨节点的 count、order by、group by 以及聚合函数问题，可能需要分别在各个节点上得到结果后在应用程序端进行合并
- 额外的数据管理负担，如：访问数据表的导航定位
- 额外的数据运算压力，如：需要在多个节点执行，然后再合并计算
- 程序编码开发难度提升，没有太好的框架解决，更多依赖业务看如何分，如何合，是个难题
水平分表会影响索引查询，特别是分到了不同的库中，查询效率会变得较低，所以不要轻易地水平分表。
原创文章，作者：彭晨涛，如若转载，请注明出处：https://www.codetool.top/article/%e6%95%b0%e6%8d%ae%e5%ba%93%e6%8a%80%e6%9c%af%e4%b9%8b%e5%88%86%e5%ba%93%e5%88%86%e8%a1%a8/
