mysql分库分表

分库原因：

为了解决单台服务器的性能问题，当单台数据库服务器无法支撑当前的数据量时，就需要根据业务逻辑紧密程度把表分成几撮，分别放在不同的数据库服务器中以降低单台服务器的负载。

分库的目的是降低单台服务器负载，切分原则是根据业务紧密程度拆分，缺点是跨数据库无法联表查询。

分表原因：

当数据量超大的时候，B-Tree索引就无法起作用了。除非是索引覆盖查询，否则数据库服务器需要根据索引扫描的结果回表，查询所有符合条件的记录，如果数据量巨大，这将产生大量随机I/O，随之，数据库的响应时间将大到不可接受的程度。另外，索引维护（磁盘空间、I/O操作）的代价也非常高。

分库分表有垂直切分和水平切分两种。

     1、垂直切分，即将表按照功能模块、关系密切程度划分出来，部署到不同的库上。例如，我们会建立定义数据库workDB、商品数据库payDB、用户数据库userDB、日志数据库logDB等，分别用于存储项目数据定义表、商品定义表、用户数据表、日志数据表等。

如userid,name,addr一个表，为了防止表过大，分成2个表。

userid,name

userid,addr

       2、水平切分，当一个表中的数据量过大时，我们可以把该表的数据按照某种规则，例如userID散列、按性别、按省，进行划分，然后存储到多个结构相同的表，和不同的库上。例如，我们的userDB中的用户数据表中，每一个表的数据量都很大，就可以把userDB切分为结构相同的多个userDB：part0DB、part1DB等，再将userDB上的用户数据表userTable，切分为很多userTable：userTable0、userTable1等，然后将这些表按照一定的规则存储到多个userDB上。

      3、应该使用哪一种方式来实施数据库分库分表，这要看数据库中数据量的瓶颈所在，并综合项目的业务类型进行考虑。

      如果数据库是因为表太多而造成海量数据，并且项目的各项业务逻辑划分清晰、低耦合，那么规则简单明了、容易实施的垂直切分必是首选。

      而如果数据库中的表并不多，但单表的数据量很大、或数据热度很高，这种情况之下就应该选择水平切分，水平切分比垂直切分要复杂一些，它将原本逻辑上属于一体的数据进行了物理分割，除了在分割时要对分割的粒度做好评估，考虑数据平均和负载平均，后期也将对项目人员及应用程序产生额外的数据管理负担。

      在现实项目中，往往是这两种情况兼而有之，这就需要做出权衡，甚至既需要垂直切分，又需要水平切分。我们的游戏项目便综合使用了垂直与水平切分，我们首先对数据库进行垂直切分，然后，再针对一部分表，通常是用户数据表，进行水平切分。

--------分表、分区、分片--------

分表，是业务逻辑上分的。
如userid,name,addr一个表，为了防止表过大，分成2个表。
userid,name
userid,addr
分区,对业务透明，在物理实现上分成多个表，逻辑上还是一个表。
如orderid,userid,ordertime,.....
ordertime<2015-01-01 #p0
ordertime<2015-04-01 #p1
ordertime<2015-07-01 #p2
ordertime<2015-10-01 #p3
ordertime<2016-01-01 #p4
按照时间分区。大部分只查询最近的订单数据，那么大部分只访问一个分区，比整个表小多了，数据库可以更加好的缓存，性能也提高了。这个是数据库分的，应用程序透明，无需修改。
分片，业务透明，在物理实现上分成多个服务器，不同的分片在不同服务器上。分区可以把表分到不同的硬盘上，但不能分配到不同服务器上。一台机器的性能是有限制的，用分片可以解决单台服务器性能不够，或者成本过高问题。
当分区之后，表还是很大，处理不过来，这时候可以用分片。（可用分库分表实现数据库分片）
orderid,userid,ordertime,.....
userid%4=0，用分片1
userid%4=1，用分片2
userid%4=2, 用分片3
userid%4=3，用分片4
上面这个就是一个简单的分片路由，根据userid选择分片，即不同的服务器。