一、分库分表的背景
单库单表的存储能力和连接数有限，随着时间和业务发展，造成表里面数据越来越多，如果再去对数据库表执行curd 操作时，会出现响应缓慢，卡顿等现象，也就是出现性能瓶颈。
二、分表的一般标准
单表数据量过大（超过千万级）并且性能显著下降，影响用户体验。
三、分库分表的方式
方式
分库分表有两种方式：垂直切分和水平切分：
1、垂直切分：垂直分表和垂直分库
2、水平切分：水平分表和水平分库。
含义
垂直分表：把一个表中不经常查询或text,blob等长文本类型字段的拆分到新表中。
垂直分库：按业务功能划分，例如在商城类应用中，把商品、订单、库存、物流分到不同的库中。
水平分表(分库)：把一张表的行数据按某个规则（如用户 ID、时间）分散到多个表 / 库中，拆分后每个表 / 库的结构完全相同，只是数据不同。
举个例子：
比如订单表有 1 亿行数据，按用户 ID 哈希拆成 10 张表，每张表只有 1000 万行；
再进一步，把这 10 张表分散到 2 个数据库实例中，就是水平分库。
怎样理解垂直分表和水平分表，可用一句话来方便理解：垂直切分是分字段，水平切分是分记录。
四、分库分表应用和问题
1、应用
（1）在数据库设计时候考虑垂直分库和垂直分表
（2）随着数据库数据量增加，不要马上考虑做水平切分，首先考虑缓存处理，读写分离，使
用索引等等方式，如果这些方式不能根本解决问题了，再考虑做水平分库和水平分表。
2、分库分表问题
（1）跨节点连接查询问题（分页、排序）
（2）多数据源管理问题。
如何解决，本系列文章介绍使用ShardingSphere来解决。
五、ShardingSphere简介
1、一套开源的分布式数据库中间件解决方案
2、目前主要有2个产品：Sharding-JDBC 和 Sharding-Proxy
3、定位为关系型数据库中间件，合理在分布式环境下使用关系型数据库操作
其他类似产品：1. Mycat; 2.Vitess，这里不作介绍。
关于ShardingSphere的使用，我通过系列博客的形式进行总结。