读写分离主要应对的是数据库读并发，没有解决数据库存储问题。试想一下：如果 MySQL 一张表的数据量过大怎么办?
换言之，我们该如何解决 MySQL 的存储压力呢？
答案之一就是 分库分表。
#何为分库？
分库 就是将数据库中的数据分散到不同的数据库上。
下面这些操作都涉及到了分库：
- 你将数据库中的用户表和用户订单表分别放在两个不同的数据库。
- 由于用户表数据量太大，你对用户表进行了水平切分，然后将切分后的 2 张用户表分别放在两个不同的数据库。
#何为分表？
分表 就是对单表的数据进行拆分，可以是垂直拆分，也可以是水平拆分。
何为垂直拆分？
简单来说，垂直拆分是对数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表。
举个例子：我们可以将用户信息表中的一些列单独抽出来作为一个表。
何为水平拆分？
简单来说，水平拆分是对数据表行的拆分，把一张行比较多的表拆分为多张表。
举个例子：我们可以将用户信息表拆分成多个用户信息表，这样就可以避免单一表数据量过大对性能造成影响。
《从零开始学架构》open in new window 中的有一张图片对于垂直拆分和水平拆分的描述还挺直观的。
什么情况下需要分库分表？
遇到下面几种场景可以考虑分库分表：
- 单表的数据达到千万级别以上，数据库读写速度比较缓慢（分表）。
- 数据库中的数据占用的空间越来越大，备份时间越来越长（分库）。
- 应用的并发量太大（分库）。
分库分表会带来什么问题呢？
记住，你在公司做的任何技术决策，不光是要考虑这个技术能不能满足我们的要求，是否适合当前业务场景，还要重点考虑其带来的成本。
引入分库分表之后，会给系统带来什么挑战呢？
- join 操作 ： 同一个数据库中的表分布在了不同的数据库中，导致无法使用 join 操作。这样就导致我们需要手动进行数据的封装，比如你在一个数据库中查询到一个数据之后，再根据这个数据去另外一个数据库中找对应的数据。
- 事务问题 ：同一个数据库中的表分布在了不同的数据库中，如果单个操作涉及到多个数据库，那么数据库自带的事务就无法满足我们的要求了。
- 分布式 id ：分库之后， 数据遍布在不同服务器上的数据库，数据库的自增主键已经没办法满足生成的主键唯一了。我们如何为不同的数据节点生成全局唯一主键呢？这个时候，我们就需要为我们的系统引入分布式 id 了。
- ......
另外，引入分库分表之后，一般需要 DBA 的参与，同时还需要更多的数据库服务器，这些都属于成本。
分库分表有没有什么比较推荐的方案？
ShardingSphere 项目（包括 Sharding-JDBC、Sharding-Proxy 和 Sharding-Sidecar）是当当捐入 Apache 的，目前主要由京东数科的一些巨佬维护。
ShardingSphere 绝对可以说是当前分库分表的首选！ShardingSphere 的功能完善，除了支持读写分离和分库分表，还提供分布式事务、数据库治理等功能。
另外，ShardingSphere 的生态体系完善，社区活跃，文档完善，更新和发布比较频繁。
艿艿之前写了一篇分库分表的实战文章，各位朋友可以看看：《芋道 Spring Boot 分库分表入门》open in new window
分库分表后，数据怎么迁移呢？
分库分表之后，我们如何将老库（单库单表）的数据迁移到新库（分库分表后的数据库系统）呢？
比较简单同时也是非常常用的方案就是停机迁移，写个脚本老库的数据写到新库中。比如你在凌晨 2 点，系统使用的人数非常少的时候，挂一个公告说系统要维护升级预计 1 小时。然后，你写一个脚本将老库的数据都同步到新库中。
如果你不想停机迁移数据的话，也可以考虑双写方案。双写方案是针对那种不能停机迁移的场景，实现起来要稍微麻烦一些。具体原理是这样的：
- 我们对老库的更新操作（增删改），同时也要写入新库（双写）。如果操作的数据不存在于新库的话，需要插入到新库中。 这样就能保证，咱们新库里的数据是最新的。
- 在迁移过程，双写只会让被更新操作过的老库中的数据同步到新库，我们还需要自己写脚本将老库中的数据和新库的数据做比对。如果新库中没有，那咱们就把数据插入到新库。如果新库有，旧库没有，就把新库对应的数据删除（冗余数据清理）。
- 重复上一步的操作，直到老库和新库的数据一致为止。
想要在项目中实施双写还是比较麻烦的，很容易会出现问题。我们可以借助上面提到的数据库同步工具 Canal 做增量数据迁移（还是依赖 binlog，开发和维护成本较低）。
