分库分表的必要性
关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到 1000W 或 100G 以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间。
库内分表只解决了单一表数据量过大的问题，但没有将表分布到不同机器的库上，因此对于减轻 MySQL 数据库的压力来说，帮助不是很大，大家还是竞争同一个物理机的 CPU、内存、网络 IO，最好通过分库分表来解决。
分表类型及依据
数据切分根据其切分类型，可以分为两种方式：垂直 (纵向) 切分和水平 (横向) 切分
垂直切分：多字段表拆分成多个少字段表。
tab(a,b,c,d)--->tab1(a,b)+tab2(c,d)
水平切分：按照业务类型拆分成多个同字段表。
tab(a,b,c,d)--->tab1(a,b,c,d)+tab2(a,b,c,d)
拆表依据：根据id范围（缺点是热点数据不均匀）、根据取模范围、根据业务范围。
根据数值范围，比如id 1-1000，还有时间范围
根据数值取模， hash 取模 mod ，余数为0的放一个库，1放第二个库，类推
分库分表问题
1.事务一致性：XA协议、二阶段提交。最终事务一致性：允许一点时间内，最终事务一致即可。事务补偿：对数据进行对账检查。
2.跨节点join查询
（1）字典表关联查询，可以每个库都备一份
（2）字段冗余，反范式设计，比如订单表保存user_id的时候也保存user_name
(3)分两次查询
3.主键冲突（序列），只会出现在按id范围划分的时候
序列的起始值不一样，步长一样，就可以错开。
4.跨库排序、最大值
要一个个取出来，最后再集中排序，如果取最大值，要取每个分片的最大值，再集中取最大值。