一.数据库瓶颈
1.1IO瓶颈
第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO -> 分库和垂直分表
第二种：网络IO瓶颈，请求的数据太多，网络带宽不够 -> 分库
1.2CPU瓶颈
第一种：SQL问题，如SQL中包含join，group by，order by，非索引字段条件查询等，增加CPU运算的操作 -> SQL优化，建立合适的索引，在业务Service层进行业务计算。
第二种：单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQL效率低，CPU率先出现瓶颈 -> 水直分表。
二.分表分库
2.1水平分库
1. 以字段为依据，按照一定策略(hash、range等)，将一个库中的数据拆分到多个库中。
2. 结果：
每个库的结构都一样；
每个库的数据都不一样，没有交集；
所有库的并集是全量数据；
3.场景：系统绝对并发量上来了，分表难以根本上解决问题，并且还没有明显的业务归属来垂直分库。
4.分析：库多了，io和cpu的压力自然可以成倍缓解。
2.2水平分表
1.概念：以字段为依据，按照一定策略(hash、range等)，将一个表中的数据拆分到多个表中。
2.结果：
每个表的结构都一样；
每个表的数据都不一样，没有交集；
所有表的并集是全量数据；
3.场景：系统绝对并发量并没有上来，只是单表的数据量太多，影响了SQL效率，加重了CPU负担，以至于成为瓶颈。
4.分析：表的数据量少了，单次SQL执行效率高，自然减轻了CPU的负担。
2.3垂直分库
1.概念：以表为依据，按照业务归属不同，将不同的表拆分到不同的库中。
2.结果：
每个库的结构都不一样；
每个库的数据也不一样，没有交集；
所有库的并集是全量数据；
3.场景：系统绝对并发量上来了，并且可以抽象出单独的业务模块。
4.分析：到这一步，基本上就可以服务化了。例如，随着业务的发展一些公用的配置表、字典表等越来越多，这时可以将这些表拆到单独的库中，甚至可以服务化。再有，随着业务的发展孵化出了一套业务模式，这时可以将相关的表拆到单独的库中，甚至可以服务化。
2.3垂直分表
1.概念：以字段为依据，按照字段的活跃性，将表中字段拆到不同的表(主表和扩展表)中。
2.结果：
每个表的结构都不一样；
每个表的数据也不一样，一般来说，每个表的字段至少有一列交集，一般是主键，用于关联数据；
所有表的并集是全量数据；
3.场景：系统绝对并发量并没有上来，表的记录并不多，但是字段多，并且热点数据和非热点数据在一起，单行数据所需的存储空间较大。以至于数据库缓存的数据行减少，查询时会去读磁盘数据产生大量的随机读IO，产生IO瓶颈。
4.分析：可以用列表页和详情页来帮助理解。垂直分表的拆分原则是将热点数据(可能会冗余经常一起查询的数据)放在一起作为主表，非热点数据放在一起作为扩展表。这样更多的热点数据就能被缓存下来，进而减少了随机读IO。拆了之后，要想获得全部数据就需要关联两个表来取数据。但记住，千万别用join，因为join不仅会增加CPU负担并且会讲两个表耦合在一起(必须在一个数据库实例上)。关联数据，应该在业务Service层做文章，分别获取主表和扩展表数据然后用关联字段关联得到全部数据。
三.分表分库的工具
sharding-sphere：jar，前身是sharding-jdbc；
TDDL：jar，Taobao Distribute Data Layer；
Mycat：中间件。
本文只介绍Mycat工具。
3.1Mycat简介
Mycat的安装其实只要解压下载的目录就可以了，非常简单。安装完成后，目录如下：
Mycat的配置文件都在conf目录里面，这里介绍几个常用的文件：
Mycat的架构其实很好理解，Mycat是代理，Mycat后面就是物理数据库。和Web服务器的Nginx类似。对于使用者来说，访问的都是Mycat，不会接触到后端的数据库。
我们现在做一个主从、读写分离，简单分表的示例。结构如下图：
server.xml
test
lunch
false
schema.xml
schema.xml是最主要的配置项，首先看我的配置文件。
select user();
select user();
说明：
数据库分表分库：
配置如下：
select user();
select user();
我在192.168.0.3、192.168.0.4均有数据库lunch。
lunchmenu、restaurant、userlunch、users这些表都只写入节点dn1，也就是192.168.0.3这个服务，而dictionary写入了dn1、dn2两个节点，也就是192.168.0.3、192.168.0.4这两台服务器。分片的规则为：mod-long。
主要关注rule属性，rule属性的内容来源于rule.xml这个文件，Mycat支持10种分表分库的规则，基本能满足你所需要的要求，这个必须赞一个，其他数据库中间件好像都没有这么多。
table中的rule属性对应的就是rule.xml文件中tableRule的name,具体有哪些分表和分库的实现，建议还是看下文档。我这里选择的mod-long就是将数据平均拆分。因为我后端是两台物理库，所以rule.xml中mod-long对应的function count为2，见下面部分代码：
id
mod-long
2
数据库读写分离
select user();
3.2My的使用
##启动
mycat start
##停止
mycat stop
##重启
mycat restart
