不知你有没有面试遇到过，或者工作中遇到过，水平拆分和垂直拆分的题目或需求，其实所有的东西经过思考你就会清楚的，都是不难的，我们先来说一下垂直拆分
垂直拆分
什么叫垂直拆分？为何垂直拆分？
当一个表复杂，难以维护，数据量太大，肯定会想到拆分的啦，比如：
一个数据库里面既存在用户数据，又存在订单数据，那么垂直拆分可以把用户数据放入到用户库，把订单数据放到订单库。垂直分表是对数据表进行垂直拆分的一种方式，常见是把一个多字段的大表按常用字段和非常用字段进行拆分，每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的，只是字段不一样，使用主键关联
如果你大部分使用的字段只有username 和 email 后面的字段就形成了冗余，垂直拆分就是按照业务进行拆分，根据自己的业务场景进行垂直拆分，上表拆分后的样子
拆分原则：
1、把不常用的字段单独放到一个表中。
2、把text，blob等大字段拆分出来放在附表中。
3、经常组合查询的列放在一张表中
拆分优点：
1、可以使得数据变小，一个数据块（block）就能存放更多的数据，在查询时就会减少I/O次数（每次查询时读取的Block就少）
2、可以达到最大化利用Cache的目的，具体在垂直拆分的时候可以将不常变的字段放一起，将经常改变的放一起
3、数据维护简单
拆分缺点：
1、主键出现冗余
2、会引起表连接JOIN操作(增加CPU开销)
3、依然存在单表数据量过大的问题(需要水平拆分)
4、事务处理复杂
不常用的字段就是放在一张附表也没关系通过Join链接一下就好了。没有最好的设计，只有最合适的设计
水平拆分
水平拆分是指数据表行的拆分，表的行数超过200万行时，就会变慢，这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放。
水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储，分库内分表和分库两部分，每片数据会分散到不同的MySQL表或库，达到分布式的效果，能够支持非常大的数据量。前面的表分区本质上也是一种特殊的库内分表
库内分表，仅仅是单纯的解决了单一表数据过大的问题，由于没有把表的数据分布到不同的机器上，因此对于减轻MySQL服务器的压力来说，并没有太大的作用，大家还是竞争同一个物理机上的IO、CPU、网络，这个就要通过分库来解决
拆分原则
1、取模的方式，如：分四张表，Id%4+1 如果值为1就存表1,2存为表2
2、如：订单号最后一位是0,1,2,3,4,5,6,7,8,9等来确定存放具体的表如表1，表2...........
3、也可通过根据订单号根据自己设定的算法，进行把订单号和存放的表位置放到redis中，根据redis来读取
实际情况中往往会是垂直拆分和水平拆分的结合，即将Users_A_M和Users_N_Z再拆成Users和UserExtras，这样一共四张表。
水平拆分优点：
1、不存在单库大数据和高并发的性能瓶颈
2、应用端改造较少
3、提高系统稳定性和负载能力。
水平拆分缺点：
1、分片事务一致性难以解决
2、复杂逻辑，跨节点Join性能会差
3、数据维护难度增加
总之遇到数据表太大瓶颈，水平拆分解决方案是不错的，具体看自己的情况，优点大于缺点，上面缺点很多都可以解决
