在mysql中，每個資料庫最多可創建20億個表，一個表允許定義1024列，
單表能存盤的最大上限：
MyISAM存盤引擎：64 PB
Innodb存盤引擎：64 TB （包括這個表的所有索引等其他相關資料）
從以上資料可以看出，MySQL的單表上限足夠大，所以單表大小限制已經不是有MySQL資料庫本身來決定，而是由所在主機作業系統上面的檔案系統來決定了，
一、業務場景：
隨著業務不斷發展，資料表的資料量也會隨之不斷增長，當我們單張表的資料量過大時，對應系統整體的性能都會下降，這個時候，或許增加索引也不能很明顯提高搜索性能，反而付出了更多的寫資料的性能，
一般業界認為，單張表超過500萬條記錄，就應該考慮分表了，
實際情況都不一樣，這個值只是參考，
二、解決辦法：
為了解決以上業務場景出現的問題，從整體性能優化考慮，我們一般采用的做法是分庫分表策略，
分庫分表概念：
分庫：將存盤在同一個資料庫的資料，拆分存盤到多個資料庫，降低單個資料庫的訪問壓力，
分表：將存盤在同一張表的資料，拆分存盤到多張表，降低單張表的訪問壓力，
（一）分表：
一張表的存盤容量是有上限的，具體容量上限受到很多因素影響（比如作業系統、檔案系統、表的欄位數等）；同時，隨著單張表所存盤的記錄數越來越大，訪問該表的性能也在逐步緩慢下降，當達到一定的資料量之后，訪問性能會急劇下降，導致影響系統性能和穩定性，
此時，我們就需要對這張表進行拆分，拆成多張表，
分表拆分策略：
1、水平拆分：
按照某個欄位的某種規則，將一張表的資料拆分存盤到多張表中，
特點：
（1）一張表只保存一部分資料，每張表的記錄數可能不一樣，
（2）拆分出的多張表的表結構都一樣（欄位相同、索引相同）
水平拆分策略演算法有哪些呢？
范圍、列舉、時間、取模、哈希、指定等，
2、垂直拆分：
將該表中一些不常用欄位或者大文本欄位拆分出來，新建附屬資訊表來存盤，
特點：
（1）表中存盤所有的資料，只是個別欄位劃分出去，新建的附屬表也存盤所有的資料記錄
（2）欄位發生改變，要評估對業務系統的影響
以上兩種方式可以選擇其中一種方式優化，也可以兩種方式都做，但是垂直拆分要考慮對原有舊代碼的影響面大不大，從而評估優化的難度和耗時，條件允許的情況下，建議以上兩種優化方式都做，
（二）分庫：
一個資料庫的連接數是有上限的，能同時處理的并發量也是有上限的，當我們的業務系統變得越來越繁雜時，如果都存盤在一個資料庫中，那么就會因為資料庫達到瓶頸而影響業務系統的正常使用，
mysql5.5默認的最大連接數為151，上限為100000，
修改mysql默認的最大連接數
在/etc/my.cnf檔案中[mysqld]部分增加max_connections=1000，重啟mysql服務，
此時，我們就需要對資料庫進行拆分，將一個庫拆分成多個資料庫，
資料庫拆分原則：根據系統業務實際情況，將原本存盤在一個資料庫中的資料分散存盤到多個資料庫中去，減少單庫的負載，
分庫拆分策略：
水平拆分：把同一個表拆到不同的資料庫中；
垂直拆分：把不同的表拆到不同的資料庫中；
1、水平拆分：
將一張表的資料分別存盤到多個資料庫中，一個庫中只保存一部分資料；
水平拆分-優點：
1. 不存在單庫大資料，高并發的性能瓶頸，
2. 對應用透明，應用端改造較少，
3. 提高了系統的穩定性跟負載能力，
水平拆分-缺點：
1. 拆分規則難以抽象，
2. 分片事務一致性難以解決，
3. 資料多次擴展難度跟維護量極大，
4. 跨庫join性能較差，
2、垂直拆分：
將資料庫中的各個表，依據業務情況將一些表放在一個資料庫中，一些表放在另外一個資料庫中，
垂直拆分-優點：
1. 拆分后業務清晰，拆分規則明確，
2. 系統之間整合或擴展容易，
3. 資料維護簡單，
垂直拆分-缺點：
1. 部分業務表無法join連表，只能通過介面方式解決，提高了系統復雜度，
三、總結
現實環境中，分表分庫并不是只能選擇其一，在復雜的業務系統中，更多情況下是多種策略組合的方式來進行整體性能優化，
舉例：垂直分庫+水平分表組合策略下的結果，如下圖：
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