MySQL分库分表方法
水平分库
将同一个表的数据按照某种规则拆分到不同的数据库中。例如，按用户ID的哈希值将用户表分散到多个库中，每个库包含部分用户数据。这种方式适合数据量大但查询条件明确的场景。
水平分表
将同一个表的数据按行拆分到多个结构相同的表中。例如，按时间范围将订单表拆分为order_2023、order_2024等。查询时需明确表名或动态拼接SQL。
垂直分库
按业务模块将表分布到不同库中。例如，用户相关表放在用户库，商品相关表放在商品库。减少单库压力，但跨库事务复杂。
垂直分表
将宽表的字段按访问频率拆分到多个表中。例如，将用户基本信息与用户详情信息分开存储。减少单表宽度，提升高频字段查询效率。
分库分表实现工具
ShardingSphere
Apache开源的分布式数据库中间件，支持读写分离、分片、分布式事务等功能。通过配置YAML文件或Java代码实现分片规则。
MyCat
基于Proxy的数据库中间件，支持MySQL分库分表、读写分离。需在schema.xml中配置逻辑表与物理表映射关系。
TDDL
淘宝开源的分布式数据库层，支持动态数据源切换、分库分表路由。适合与Spring生态集成。
分库分表注意事项
ID生成
避免使用自增ID，改用分布式ID生成器（雪花算法、UUID等）。确保全局唯一性，防止主键冲突。
跨分片查询
避免多分片JOIN操作。可通过冗余字段、数据异构或业务层聚合实现查询需求。
事务一致性
优先考虑最终一致性，使用消息队列或定时任务补偿。如需强一致性，可引入Seata等分布式事务框架。
扩容问题
设计分片规则时预留扩容空间。例如，哈希分片采用倍数扩容，减少数据迁移量。
分库分表后查询优化
路由优化
查询时尽量带上分片键（如user_id），避免全分片扫描。例如：
sql
SELECT * FROM user WHERE user_id = 123 AND create_time > '2023-01-01';结果合并
中间件或业务层对多个分片结果进行排序、分页聚合。注意深分页性能问题。
全局索引表
为跨分片查询建立索引表，存储关键字段与分片位置的映射关系。