为什么要拆分数据库？
数据库负载和数据量大
拆分数据库是有讲究的，必须：先水平切分，然后垂直切分。
什么是垂直切分？
垂直切分是根据业务来拆分数据库，同一类业务的数据表拆分到一个独立的数据库，另一类的数据表拆分到其他数据库。
比如说一个新零售的电商数据库，我们可以把跟商品相关的数据表拆分成一个数据库，然后在这些数据表的基础之上，构建出商品系统。比如用JAVA或者PHP语言，创建出一个商城系统。然后把跟进销存相关的数据表拆分到另外一个数据库上，再用程序构建出仓库系统。
垂直切分解决了什么问题
垂直切分可以降低单节点数据库的负载。
垂直切分不能解决什么问题
垂直切分不能解决的是缩表，比如说商品表无论划分给哪个数据库节点，商品表的记录还是那么多，不管你把数据库垂直拆分的有多细致，每个数据表里面的数据量是没有变化的。
MySQL单表记录超过2000万，读写性能会下降的很快，因此说垂直切分并不能起到缩表的效果。
什么是水平切分？
水平切分是按照某个字段的某种规则，把数据切分到多张数据表。一张数据表化整为零，拆分成多张数据表，这样就可以起到缩表的效果了。
很多人，都对水平切分存在误解，以为水平切分出来的数据表必须保存在不同的MySQL节点上。其实水平切分出来的数据表也可以保存在一个MySQL节点上面。不是水平切分一定需要多个MySQL节点。
MySQL自带一种数据分区的技术，可以把一张表的数据，按照特殊规则，切分存储在不同的目录下。如果我们给Linux主机挂载了多块硬盘，我们完全可以利用MySQL分区技术，把一张表的数据切分存储在多个硬盘上。这样就由原来一块硬盘有限的IO能力，升级成了多个磁盘增强型的IO。
水平切分的用途
水平切分可以把数据切分到多张数据表，可以起到缩表的作用。（数据量较大的数据表才需要做数据切分）
水平切分的缺点
不同数据表的切分规则并不一致，要根据实际业务来确定。所以我们在选择数据库中间件产品的时候，就要选择切分规则丰富的产品。常见的数据库中间件有：MyCat、Atlas、ProxySQL等等。
水平切分的另一个缺点就是扩容比较麻烦，日积月累，分片迟早有不够用的时候。这时候不是首先选择增加新的集群分片。因为一个MySQL分片，需要4~8个MySQL节点（最小规模），增加一个分片的投入成本是很高的。所以正确的做法是做冷热数据分离，定期对分片中的数据归档。把过期的业务数据，从分片中转移到归档库。目前来说数据压缩比最高的MySQL引擎是TokuDB，而且带着事物的写入速度是InnoDB引擎的6-14倍。用TokuDB作为归档数据库最适合不过。
为什么先做水平切分，后作垂直切分？
随着数据量的增加，最先应该做的是数据分片，利用多块硬盘来增大数据IO能力和存储空间，这么做的成本是最低的。几块硬盘的钱就能收获不错的IO性能。
进入到下一个阶段，数据量继续增大，这时候我们应该把数据切分到多个MySQL节点上，用MyCat管理数据切分。当然还要做数据的读写分离等等。在后台做水平切分的同时，业务系统也可以引入负载均衡、分布式架构等等。理论上，使用了冷热数据分离之后，水平切分这种方式可以继续维持很长一段时间，数据量再大也不怕，定期归档就好了。
数据库到了水平切分的阶段，数据量的增加已经不是更改架构设计的主要原因了。反而这个阶段业务系统承受不住了，如果再不对系统做模块拆分，业务系统也撑不下去了，所以按照模块和业务，把一个系统拆分成若干子系统。若干子系统之间，数据相对独立。比如淘宝不会跟支付支付宝分享全部数据，共享同一套数据表，这也影响各自业务的发展。所以就要弄垂直切分了，把数据表归类，拆分成若干个数据库系统。
如果过早的对数据库做了垂直切分，势必要重新构建若干独立的业务系统，工作量太巨大。水平切分并不需要业务系统做大幅度的修改，因此说应该先从水平切分开始做。
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标签：数据量,数据表,数据库,切分,谈谈,拆分,MySQL From： https://www.cnblogs.com/xfeiyun/p/17226581.html