隨著互聯網及移動互聯網的發展，應用系統的數據量也是成指數式增長，若采用單數據庫進行數據存儲，存在以下性能瓶頸：

1. IO瓶頸：熱點數據太多，數據庫緩存不足，產生大量磁盤IO，效率較低。 請求數據太多，帶寬不夠，網絡IO瓶頸。

2. CPU瓶頸：排序、分組、連接查詢、聚合統計等SQL會耗費大量的CPU資源，請求數太多，CPU出現瓶頸。

為了解決上述問題，我們需要對數據庫進行分庫分表處理。

分庫分表的中心思想都是將數據分散存儲，使得單一數據庫/表的數據量變小來緩解單一數據庫的性能問題，從而達到提升數據庫性能的目的。

拆分策略

分庫分表的形式，主要是兩種：垂直拆分和水平拆分。而拆分的粒度，一般又分為分庫和分表，所以組成的拆分策略最終如下：

垂直拆分

垂直分庫以表為依據，根據業務將不同表拆分到不同庫中。所以拆分完的每個庫的表結構都不一樣。每個庫的數據也不一樣。所有庫的并集是全量數據。 

垂直分表

垂直分表以字段為依據，根據字段屬性將不同字段拆分到不同表中。并且每個表的結構都不一樣。每個表的數據也不一樣，一般通過一列（主鍵/外鍵）關聯。所有表的并集是全量數據。

水平拆分

(1)水平分庫

水平分庫：以字段為依據，按照一定策略，將一個庫的數據拆分到多個庫中。在水平分庫中每個庫的表結構都一樣。每個庫的數據都不一樣。所有庫的并集是全量數據。

(2)水平分表

水平分表以字段為依據，按照一定策略，將一個表的數據拆分到多個表中。特點：每個表的表結構都一樣。每個表的數據都不一樣。所有表的并集是全量數據。

在業務系統中，為了緩解磁盤IO及CPU的性能瓶頸，到底是垂直拆分，還是水平拆分;具體是分庫，還是分表，都需要根據具體的業務需求具體分析。

實現技術

shardingJDBC：基于AOP原理，在應用程序中對本地執行的SQL進行攔截，解析、改寫、路由處理。需要自行編碼配置實現，只支持java語言，性能較高。

MyCat：數據庫分庫分表中間件，不用調整代碼即可實現分庫分表，支持多種語言，性能不及前者。