分库分表（Sharding）是一种数据库水平扩展（Scale-Out）的技术策略，用于解决大规模数据存储和处理的挑战。它通过将数据分散到多个数据库实例（分库）和表格（分表）中，以提高数据库的性能、可扩展性和负载均衡。
一、什么是分库分表
分库分表（Sharding）是一种数据库水平扩展（Scale-Out）的技术策略，用于解决大规模数据存储和处理的挑战。它通过将数据分散到多个数据库实例（分库）和表格（分表）中，以提高数据库的性能、可扩展性和负载均衡。
分库分表的目的是解决单个数据库的容量和性能瓶颈。当数据量增加、并发访问量增加时，单个数据库可能无法满足高吞吐量和低延迟的需求。通过分库分表，将数据划分到多个数据库实例和表格中，可以将负载分散到多个节点上，提高数据库的整体性能和可扩展性。
分库分表的实现方式有多种，常见的包括：
- 垂直分库分表：根据数据的业务属性将数据库按功能或模块进行划分，每个数据库实例专注于处理特定类型的数据。例如，将用户信息、订单信息、日志信息等分散到不同的数据库实例中。
- 水平分库分表：将数据按照某种规则（如范围、哈希等）分散到多个数据库实例中。例如，按照用户ID的哈希值将用户数据划分到不同的数据库实例中。
- 分区表（Partitioning）：在单个数据库实例内部对数据进行分区，将数据按照某种规则划分到多个表格中。每个表格处理特定范围或一部分数据，以提高查询和访问的效率。
分库分表的优点是：
- 提高性能和可扩展性：分库分表将数据分散到多个数据库实例和表格中，可以增加并行处理能力，提高数据库的整体性能和吞吐量。同时，通过添加更多的数据库实例和表格，可以实现线性的扩展性，以满足不断增长的数据需求。
- 实现负载均衡：通过分散数据到多个数据库实例和表格，可以平衡数据库的负载。这样可以避免单个数据库成为瓶颈，提高系统的稳定性和可用性。
- 减少单点故障风险：通过分库分表，即使一个数据库实例或表格发生故障，仍然可以保持部分数据的可用性。这提高了系统的容错性和可靠性。
- 优化数据访问：分库分表可以根据数据的特性和访问模式进行优化。例如，将频繁访问的热点数据分散到多个数据库实例中，减轻单个实例的压力。
延伸阅读1：什么是数据库
数据库最基本的定义是指任何相关信息的集合。当你在一张纸上写下杂货列表时，你就在创建一个小型模拟数据库。在计算机科学中，“数据库”被定义为以数据形式存储在计算机系统上的信息的集合，例如本地杂货店的库存。
数据库用于存储和组织数据，使其更易于管理和访问。随着数据集合的增长和复杂性的增加，使这些数据保持井然有序、可访问和安全变得更加困难。为了帮助解决这些问题，可使用数据库管理系统 (DBMS)，该系统中包括一个数据库管理工具层。
数据是指捕获并存储的有关个某一个人、地点、事物或对象(称为实体)的任何信息，以及该实体的属性。
