数据库分库和分表是什么意思
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一、什么情况下拆
数据量不断增加的情况下，当前单个的数据库和数据表已经无法满足海量数据。索引压力大。
数据库的吞吐量达到了瓶颈。
希望在后期扩容时，对应用层的配置改变最少。
这个时候，就需要重新设计，一个字，拆！
二、常见的拆分手法
拆分的总思想：分而治之
水平拆分
保留原有的数据库（表）结构，将一个库（表）拆分为多个库（表）。比如t_user表拆分为t_user1、t_user2。
优点：
单库（表）的数据保持的一定数量级范围内，保证性能
切分时结构相同，代码改造少
提高了系统的稳定性和负载能力
分片纬度
哈希
数据切片比较均匀，压力被分散了。 但是，查询就需要进行聚合了。
时间
适用于有明显时间特点的。针对不同时间段的数据访问频率不同，可以配置不同的硬件资源来节约成本。也方便归档。
垂直拆分
根据业务的纬度，将原本的一个库（表）拆分为多个库（表），每个库（表）和原来的结构不同。比如t_user表拆分为t_user_basic、t_user_detail。
优点：
业务逻辑更清晰
动静分离、冷热分离
冷数据查询多，可以考虑MyISAM引擎；热数据更新多，可以考虑InnoDB引擎。
读多写少的数据，可以多配置几个从库；对于热数据，可以使用多个主库构建分库分表的结构。
对于特殊的活跃数据，可以考虑使用redis等缓存，等累计到一定数据量时再更新数据库。
数据维护简单
按照成本、应用的等级、应用的类型将表放到不同的机器上，方便管理
两种方式统一的缺点：
分布式事务的问题
join的问题
跨节点的排序、分页问题
多数据源的管理问题
三、实现方案
客户端分片
代理层分片
支持事务的分布式数据库（TiDB、OceanBase）
四、带来的问题
扩容
操作繁琐
迁移数据时，数据量大会导致不一致，要先清洗旧数据，洗完之后再使用新规则，再做全量对比。
金融交易数据，将数据动静分离。历史数据不会被更新，可以拉长双写的时间窗口，当过了这个窗口后，直接迁移那些不会被更新的历史数据。
数据量大时，抽样对比。
查询问题
难支持多维度查询，可以做数据异构冗余。或者搜索引擎。
买家下单后的商品信息查询时不能和下单前不一致，这个时候需要做快照。
事务问题
同组数据的跨库问题
尽量把同一组数据放到同一台数据库服务器上。
五、实战
去年2018年，在*美时，做的一个物流电商项目，其中在存储运单时，由于每个月的运单数当时已经成型（百万）。所以，将订单表按照时间分片，并且将主键和复杂查询数据存储至es。这样，在以时间维度查询时直接走DB，在其他查询条件时，先走es查询出主键，再根据主键信息查询DB。
这样建表，有个好处是表可以无限制的根据时间创建并使用。
同时，也会带来坏处，当业务猛增，数据量暴增时，按月分可能无法满足，这个时候就需要改变路由策略。
最大的坏处是，这样会产生冷数据问题，比如一年前、两年前、甚至更久的数据可能已经几乎不会再访问。这种情况可以走es或者离线hive
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当前题目：数据库分库和分表是什么意思
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