什么是分库分表？分库分表有哪些类型（或策略）？

回答重点

分库分表是数据库性能优化的一种方法，通过将数据分散存储在多个数据库或表中，来提高系统的可扩展性、性能和可用性。

分库分表的类型（或策略） 包括：

1）水平分表：

2）垂直分表：

3）水平分库：

将相同的表结构复制一份到另一个库中，每个库的表结构是一样的，可以减少单一数据库的读写压力，在大数量的情况下提高读写性能。例如，database1、 database2。

4）垂直分库：

随着用户量的激增和时间的堆砌，存在数据库里面的数据越来越多，此时的数据库就会产生瓶颈，出现资源报警、查询慢等场景。

首先单机数据库所能承载的连接数、I/O及网络的吞吐等都是有限的，所以当并发量上来了之后，数据库就渐渐顶不住了。

再则，如果单表的数据量过大，查询的性能也会下降。因为数据越多 B+ 树就越高，树越高则查询 I/O 的次数就越多，那么性能也就越差。

因为上述的原因，不得已就得上分库分表了。

把以前存在一个数据库实例里的数据拆分成多个数据库实例，部署在不同的服务器中，这是分库。

把以前存在一张表里面的数据拆分成多张表，这是分表。

一般而言：

分表：是为了解决由于单张表数据量多大，而导致查询慢的问题。大致三、四千万行数据就得拆分，不过具体还是得看每一行的数据量大小，有些字段都很小的可能支持更多行数，有些字段大的可能一千万就顶不住了。
分库：是为了解决服务器资源受单机限制，顶不住高并发访问的问题，把请求分配到多台服务器上，降低服务器压力。

一般分库都是按照业务划分的，比如订单库、用户库等等。

有时候会针对一些特殊的库再作切分，比如一些活动相关的库都做了拆分。

因为做活动的时候并发可能会比较高，怕影响现有的核心业务，所以即使有关联，也会单独做拆分。

分表其实有两种：

垂直分表，来看个图，很直观：

垂直分表就是把一些不常用的大字段剥离出去。

像上面的例子：用户名是很常见的搜索结果，性别和年龄占用的空间又不大，而地址和个人简介占用的空间相对而言就较大，我们都知道一个数据页的空间是有限的，把一些无用的数据拆分出去，一页就能存放更多行的数据。

内存存放更多有用的数据，就减少了磁盘的访问次数，性能就得到提升。

水平分表，则是因为一张表内的数据太多了，我们知道数据越多 B+ 树就越高，访问的性能就差，所以进行水平拆分。

其实不管这些，浅显的理解下，在一百个数据里面找一个数据快，还是在一万个数据里面找一个数据快？