什么是分库分表？
为了算数据库的压力，采用分库分表的方案，将一个表结构分为多个表，或者将一个表的数据分后
放入多个表，这些表可以放在同一库里，也可以放到不同的库里，甚至可以放在不同的数据库实例上。
垂直拆分与水平拆分
垂直拆分： 根据业务的维度，将原本的一个库(表)拆分为多个库（表），每个库（表）与原有的结构不同。
**水平拆分: ** 根据分片算法，将一库（表）拆分为多个库（表），每个库（表）依旧保留原有的结构。
垂直拆分与水平拆分可能回同时存在，但在微服务中常采用水平拆分。
数据库的三个阶段
1.单库单表
单库单表是最常见的数据库设计，例如，有一张用户表（以下简称User表）都放在数据库中，所有的用户信息都存在这张User表中。
**2.单库多表 **
随着用户量的猛增，User表中的数据量越来越大，当数据量达到一定的程度时，对User表的查询会逐渐变慢，会影响整个数据库的性能，可能会出现Mysql锁表的现象，所有的写操作只能等待了。
3.多库多表
数据量的猛增，单台数据库的存储空间就会不够用，并随着查询量的猛增，单台数据库的服务器也无法支撑，单表的数据量太大，即使增加或减少索引，也会耗时过长。对数据库的水平切分，将切分的数据库和表水平低分散到不同的数据库实例上。
什么情况下需要分库分表？##
如果数据库中数据量达到了一定的量级，则需要进行分表，分表单表的大数据量对索引查询带来的压力，并方便对索引和表结构变更
如果数据量的吞吐量到达瓶颈，就需要增加数据库的实例，利用多个数据库实例来分解大量的数据库请求带来的系统压力
如果希望在扩容时对应用层的配置改变最少，就需要在每个数据库实例中预留足够的数据库数量
##三种分而治之的解决方案##
拆分的方式有2种：垂直拆分和水平拆分，分库分表是对数据库拆分的一种解决方案。根据分库分表方案中的实施切片的逻辑的层次不同，分库分表的实现方案分为大类：客户端分片，代理分片，支持事务的分布式的数据库。
** 1.客户端分片**
客户端分片就是使用分库分表的数据库的应用层直接操作分片逻辑，分片规则需要在同一个应用的多个节点间进行同步，每个应用层都嵌入一个操作切片的逻辑实现（分片规则），这一般通过依赖Jar包来实现。如上图，具体的实现方式分为三种：在应用层直接实现，通过定制JDBC协议实现，通过定制ORM框架实现。
在应用层直接实现
在应用层直接读取分片规则，然后解析分片规则，根据分片规则实现切分的路由逻辑，从引用层直接决定每次操作应该使用哪个数据库实例，数据库与对应的表等。随倾入业务，但实现简单，而且切分逻辑是自己开发，即使出现问题，也容易定位，方便解决。
通过定制JDBC协议实现
定制的JDBC协议，是为了让开发更好关注业务逻辑实现，不用更多关注分库分表的实现，让分库分表在JDBC内部实现，对业务层保持透明。但开发需要理解JDBC协议才能实现分库分表的逻辑。Sharding JDBC 就是采用这种方案。
通过定制ORM框架实现
ORM的广泛应用与扩展，就有了定制的ORM框架实现的分库分表方案，也就是把分片规则实现到ORM框架中或通过ORM框架支持的扩展机制来完成分库分表的逻辑
** 2.代理分片**
代理分片就是在应用层与数据库层增加一个代理层，把分片的路由规则配置在代理层，代理层对外提供与JDBC兼容的接口给应用层，不用过多关心分片规则，只需关心业务逻辑的开发。如下图
- 优点:让应用层的开发专注业务逻辑的实现，把分库分表的配置留给代理层（代理分片的实现框架有，Mycat,Cobar等）
- 缺点：增加了代理层，尽管代理层是轻量级的转发协议，但要实现JDBC协议的解析，并通过路由的规则来路由请求，对每个数据库操作都增加了一层网络传输，对性能是由有影响，需要维护增加的代理层，也是有硬件成本。
** 3.支持事务的分布式数据**
OceanBase,TiDB 等都对外提供可伸缩的体系架构，并提供一定的分布式事务支持，将可伸缩的特点和分布式事务的实现包装到分布式数据库内部实现。
