分库：将表按照某种规则拆分到多个数据库中，来保证系统的稳定和性能
分表：将表中数据按照某种规则拆分到多张表中，提升查询效率
分库分表的原因
- 分库原因：数据量过大，而磁盘空间、内存、CPU 有限
- 分表原因：单表承载能力有限，随着数据规模的增加，表索引效率降低
- 其他原因：分布式或微服务架构，根据业务需求和功能对数据库进行划分
单表超 500 万行，或容量超 2GB 时推荐分库分表——阿里开发手册
分库分表的常见方法
- 垂直分库
将某个库中的表拆分到多个库，一般按照业务维度拆分
优点：降低单数据库服务的压力，增加系统可用性；业务清晰，各系统间解耦合；提升 IO 性能，增加数据库链接数以及其他硬件的瓶颈
缺点：不同库之间的数据一致性无法保证，需要通过分布式事务；依然存在单库、单表数据过大的问题，需要结合水平拆分
- 垂直分表
将存在一张表中的不同字段拆分为多张表；拆分后的表字段、结构均不同
尽量从高频访问的"核心表"中剥离经常修改的、数据较大的、不常查询的字段
优点：降低表的数据规模，提升效率；减少单条数据占用空间，减少磁盘 IO
缺点：依然存在单表数据过大的问题，需要结合水平拆分
- 水平分库
是将数据库中的表数据按照某种规则拆分到多个库中，以实现水平扩展
优点：降低单库数据规模，提高系统高并发能力；业务代码改动小，不需要拆分业务
缺点：跨库的 join 关联查询性能较差，增加开发复杂度；单库的自增 ID 受影响
- 水平分表
将数据按照某种规则拆分到多张表，多张表还在一个库里且结构相同
优点：减少单表数据量，提升查询效率；业务代码改动小，不需要拆分业务
缺点： 多张表属于一个库，数据库的压力仍存在
分库分表的可能隐患：
- 数据不一致，需要分布式事物来保证数据库操作的原子性
- 主键唯一性冲突，需要根据策略生成全局唯一的分布式 ID
- 通过合理分库、字段冗余等方式尽量避免跨库多表 join 的情况
- 跨库聚合查询（比如分组排序）复杂，可借助分布式框架如 ES\