資料儲存演進思路一：單庫單表
單庫單表是最常見的資料庫設計，例如，有一張使用者(user)表格放在資料庫db中，所有的使用者都可以在db庫中的user表中查到。
資料儲存演進思路二：單庫多表
隨著使用者數量的增加，user表的資料量會越來越大，當資料量達到一定程度的時候對user表的查詢會漸漸的變慢，進而影響整個DB的效能。如果使用mysql, 還有一個更嚴重的問題是，當需要增加一列的時候，mysql會鎖定表，期間所有的讀寫操作只能等待。
可以透過某種方式將user進行水平的切分，產生兩個表結構完全一樣的user_0000,user_0001等表，user_0000 + user_0001 + …的資料剛好是一份完整的資料。
資料儲存演進思路三：多庫多表
隨著資料量增加也許單一DB的儲存空間不夠，因此查詢量的增加單一資料庫伺服器已經沒辦法支援。這個時候可以再對資料庫進行水平區分。
Mysql資料庫分庫分錶規則
設計表的時候需要決定此表格依照什麼樣的規則進行分庫分錶。例如，當有新使用者時，程式得確定將此使用者資訊加入哪個表格中；同理，當登入的時候我們得透過使用者的帳號找到資料庫中對應的記錄，所有的這些都需要依照某一規則進行。
路由
以分庫分錶規則找出對應的表和函式庫的流程。如分庫分錶的規則是user_id mod 4的方式，當使用者新註冊了一個帳號，帳號id的123,我們可以透過id mod 4的方式確定此帳號應該要儲存到User_0003表格中。當使用者123登入的時候，我們透過123 mod 4後確定記錄在User_0003中。
下面是分庫分錶產生的問題，及注意事項
1. 分庫分錶維度的問題
假如用戶購買了商品,需要將交易記錄保存取來，如果按照用戶的緯度分錶，則每個用戶的交易記錄都保存在同一表中，所以很快很方便的查找到某用戶的購買情況，但是某商品被購買的情況則很有可能分佈在多張表中，查找起來比較麻煩。反之，依照商品維度分錶，可以很方便的查找到此商品的購買情況，但要查找到買人的交易記錄比較麻煩。
所以常見的解決方式有：
a.以掃描表的方式解決，此方法基本上不可能，效率太低了。
b.記錄兩份數據，一份依照使用者緯度分錶，一份依照商品維度分錶。
c.透過搜尋引擎解決，但如果即時性要求很高，又得關係到即時搜尋。
2. 共同詢問的問題
聯合查詢基本上不可能，因為關聯的表有可能不在同一資料庫中。
3. 避免跨庫事務
避免在一個事務中修改db0中的表的時候同時修改db1中的表，一個是操作起來更複雜，效率也會有一定影響。
4. 盡量把同一組資料放到同一DB伺服器上
例如將賣家a的商品和交易資訊都放到db0中，當db1掛了的時候，賣家a相關的東西可以正常使用。也就是說避免資料庫中的資料依賴另一資料庫中的資料。
一主多備
在實際的應用中，絕大部分情況都是讀遠大於寫。 Mysql提供了讀寫分離的機制，所有的寫入操作都必須對應到Master，讀取操作可以在Master和Slave機器上進行，Slave與Master的結構完全一樣，一個Master可以有多個Slave,甚至Slave下還可以掛上Slave,透過此方式可有效的提升DB群集的QPS.
所有的寫入操作都是先在Master上操作，然後同步更新到Slave上，所以從Master同步到Slave機器有一定的延遲，當系統很繁忙的時候，延遲問題會更加嚴重，Slave機器數量的增加也會使這個問題更加嚴重。
此外，可以看出Master是叢集的瓶頸，當寫入作業過多，會嚴重影響到Master的穩定性，如果Master掛掉，整個叢集都將無法正常運作。
所以，1. 當讀取壓力很大的時候，可以考慮添加Slave機器的分式解決，但是當Slave機器達到一定的數量就得考慮分庫了。 2. 當寫壓力很大的時候，就必須得進行分庫操作。
MySQL使用為什麼要分庫分錶？
可以用說用到MySQL的地方,只要資料量一大, 馬上就會遇到一個問題,要分庫分錶.
這裡引用一個問題為什麼要分庫分錶呢?MySQL處理不了大的表嗎?
其實是可以處理的大表的.我所經歷的項目中單表物理上文件大小在80G多,單表記錄數在5億以上,而且這個表
屬於一個非常核用的表:朋友關係表.
但這種方式可以說不是一個最佳方式. 因為面臨文件系統如Ext3文件系統對大於大文件處理上也有許多問題.
這個層面可以用xfs檔案系統替換.但MySQL單表太大後有一個問題是不好解決: 表結構調整相關的操作基
本不在可能.所以大項在使用中都會面監著分庫分錶的應用.
從Innodb本身來講資料檔的Btree上只有兩個鎖, 葉子節點鎖和子節點鎖,可以想而知道,當發生頁拆分或是添加
新葉時都會造成表裡不能寫入資料.
所以分庫分錶還就是一個比較好的選擇了.
那麼分庫分錶多少適合呢?
經測試在單表1000萬筆記錄一下,寫入讀取性能是比較好的. 這樣在留點buffer,那麼單表全是數據字體的保持在
800萬筆記錄以下, 有字符型的單表保持在500萬以下.
如果以 100庫100表來規劃,如用戶業務:
500萬*100*100 = 50000000萬 = 5000億記錄.
心裡有一個數了,按業務做規劃還是比較容易的.
