分表的方式
垂直分表
垂直分表在日常开发和设计中比较常见，通俗的说法叫做“大表拆小表”，拆分是基于关系型数据库中的“列”（字段）进行的。通常情况，某个表中的字段比较多，可以新建立一张“扩展表”，将不经常使用或者长度较大的字段拆分出去放到“扩展表”中，如下图所示：
垂直分库
垂直分库在“微服务”盛行的今天已经非常普及了。基本的思路就是按照业务模块来划分出不同的数据库，而不是像早期一样将所有的数据表都放到同一个数据库中。如下图：
水平分表
水平分表也称为横向分表，比较容易理解，就是将表中不同的数据行按照一定规律分布到不同的数据库表中（这些表保存在同一个数据库中），这样来降低单表数据量，优化查询性能。最常见的方式就是通过主键或者时间等字段进行Hash和取模后拆分。如下图所示：
小结
水平分表，能够降低单表的数据量，一定程度上可以缓解查询性能瓶颈。但本质上这些表还保存在同一个库中，所以库级别还是会有IO瓶颈。所以，一般不建议采用这种做法。
水平分库分表
水平分库分表与上面讲到的水平分表的思想相同，唯一不同的就是将这些拆分出来的表保存在不同的数据中。这也是很多大型互联网公司所选择的做法。如下图：
某种意义上来讲，有些系统中使用的“冷热数据分离”（将一些使用较少的历史数据迁移到其他的数据库中。而在业务功能上，通常默认只提供热点数据的查询），也是类似的实践。在高并发和海量数据的场景下，分库分表能够有效缓解单机和单库的性能瓶颈和压力，突破IO、连接数、硬件资源的瓶颈。当然，投入的硬件成本也会更高。同时，这也会带来一些复杂的技术问题和挑战（例如：跨分片的复杂查询，跨分片事务等）
水平分库分表
在开始分库分表之前，我们首先要确定分库分表字段（也可称为“片键”）。很多常见的例子和场景中是采用ID或者时间字段进行拆分。这也并不绝对的，我的建议是结合实际业务，通过对系统中执行的sql语句进行统计分析，选择出需要分库分表的那个表中最频繁被使用，或者最重要的字段来作为分库分表字段。
常见分库分表规则
常见的分库分表策略有随机分库分表和连续分库分表这两种，如下图所示：
连续分库分表
当需要使用分库分表字段进行范围查找时，连续分库分表可以快速定位分库分表进行高效查询，大多数情况下可以有效避免跨分库分表查询的问题。后期如果想对整个分库分表集群扩容时，只需要添加节点即可，无需对其他分库分表的数据进行迁移。但是，连续分库分表也有可能存在数据热点的问题，就像图中按时间字段分库分表的例子，有些节点可能会被频繁查询压力较大，热数据节点就成为了整个集群的瓶颈。而有些节点可能存的是历史数据，很少需要被查询到。
随机分库分表
随机分库分表其实并不是随机的，也遵循一定规则。通常，我们会采用Hash取模的方式进行分库分表拆分，所以有些时候也被称为离散分库分表。随机分库分表分表的数据相对比较均匀，不容易出现热点和并发访问的瓶颈。但是，后期分库分表集群扩容起来需要迁移旧的数据。使用一致性Hash算法能够很大程度的避免这个问题，所以很多中间件的分库分表集群都会采用一致性Hash算法。离散分库分表也很容易面临跨分库分表查询的复杂问题。
数据迁移，容量规划，扩容等问题
很少有项目会在初期就开始考虑分库分表设计的，一般都是在业务高速发展面临性能和存储的瓶颈时才会提前准备。因此，不可避免的就需要考虑历史数据迁移的问题。一般做法就是通过程序先读出历史数据，然后按照指定的分库分表规则再将数据写入到各个分库分表节点中。
此外，我们需要根据当前的数据量和QPS等进行容量规划，综合成本因素，推算出大概需要多少分库分表（一般建议单个分库分表上的单表数据量不要超过1000W）。
如果是采用随机分库分表，则需要考虑后期的扩容问题，相对会比较麻烦。如果是采用的范围分库分表，只需要添加节点就可以自动扩容。
跨分库分表join
Join是关系型数据库中最常用的特性，但是在分库分表集群中，join也变得非常复杂。应该尽量避免跨分库分表的join查询（这种场景，比上面的跨分库分表分表分页更加复杂，而且对性能的影响很大）。通常有以下几种方式来避免：
全局表
全局表的概念之前在“垂直分库”时提过。基本思想一致，就是把一些类似数据字典又可能会产生join查询的表信息放到各分库分表中，从而避免跨分库分表的join。
内存计算
随着spark内存计算的兴起，理论上来讲，很多跨数据源的操作问题看起来似乎都能够得到解决。可以将数据丢给spark集群进行内存计算，最后将计算结果返回。
字段冗余
这是一种典型的反范式设计，在互联网行业中比较常见，通常是为了性能来避免join查询。
举个电商业务中很简单的场景：
“订单表”中保存“卖家Id”的同时，将卖家的“Name”字段也冗余，这样查询订单详情的时候就不需要再去查询“卖家用户表”。
字段冗余能带来便利，是一种“空间换时间”的体现。但其适用场景也比较有限，比较适合依赖字段较少的情况。最复杂的还是数据一致性问题，这点很难保证，可以借助数据库中的触发器或者在业务代码层面去保证。当然，也需要结合实际业务场景来看一致性的要求。就像上面例子，如果卖家修改了Name之后，是否需要在订单信息中同步更新呢？