（1）为什么要分库分表？（设计高并发系统的时候，数据库层面该如何设计？）
分表是啥意思？就是把一个表的数据放到多个表中，然后查询的时候你就查一个表。比如按照用户id来分表，将一个用户的数据就放在一个表中。然后操作的时候你对一个用户就操作那个表就好了。这样可以控制每个表的数据量在可控的范围内，比如每个表就固定在200万以内。
分库是啥意思？就是你一个库一般我们经验而言，最多支撑到并发2000，一定要扩容了，而且一个健康的单库并发值你最好保持在每秒1000左右，不要太大。那么你可以将一个库的数据拆分到多个库中，访问的时候就访问一个库好了。
（2）用过哪些分库分表中间件？不同的分库分表中间件都有什么优点和缺点？
比较常见的包括： sharding-jdbc、mycat
sharding-jdbc：当当开源的，属于client层方案。确实之前用的还比较多一些，因为SQL语法支持也比较多，没有太多限制，而且目前推出到了2.0版本，支持分库分表、读写分离、分布式id生成、柔性事务（最大努力送达型事务、TCC事务）。而且确实之前使用的公司会比较多一些（这个在官网有登记使用的公司，可以看到从2017年一直到现在，是不少公司在用的），目前社区也还一直在开发和维护，还算是比较活跃，个人认为算是一个现在也可以选择的方案。
mycat基于cobar改造的，属于proxy层方案，支持的功能非常完善，而且目前应该是非常火的而且不断流行的数据库中间件。使用mycat的话代码改动很小，但是性能很一般，不支持第三方数据库连接池；
sharding-jdbc这种client层方案的优点在于不用部署，运维成本低，不需要代理层的二次转发请求，性能很高，但是如果遇到升级啥的需要各个系统都重新升级版本再发布，各个系统都需要耦合sharding-jdbc的依赖；使用sharding-jdbc需要对代码做较大改动，但它支持主流的第三方数据库连接池（DBCP、C3P0、Durid）
（3）你们具体是如何对数据库如何进行垂直拆分或水平拆分的？
垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表
通常我们按以下原则进行垂直拆分:
- 把不常用的字段单独放在一张表;
- 把text，blob等大字段拆分出来放在附表中;
- 经常组合查询的列放在一张表中;
垂直拆分更多时候就应该在数据表设计之初就执行的步骤，然后查询的时候用jion关键起来即可;
水平拆分是指数据表行的拆分，表的行数超过200万行时，就会变慢，这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放。
而且这儿还有两种分库分表的方式，一种是按照range来分，就是每个库一段连续的数据，这个一般是按比如时间范围来的，但是这种一般较少用，因为很容易产生热点问题，大量的流量都打在最新的数据上了；或者是按照某个字段hash一下均匀分散，这个较为常用。
(4)如何把系统不停机迁移到分库分表的？
简单来说，就是在线上系统里面，之前所有写库的地方，增删改操作，都除了对老库增删改，都加上对新库的增删改，这就是所谓双写，同时写俩库，老库和新库。
然后系统部署之后，新库数据差太远，用之前说的导数工具，跑起来读老库数据写新库，写的时候要根据gmt_modified这类字段判断这条数据最后修改的时间，除非是读出来的数据在新库里没有，或者是比新库的数据新才会写。
接着导完一轮之后，有可能数据还是存在不一致，那么就程序自动做一轮校验，比对新老库每个表的每条数据，接着如果有不一样的，就针对那些不一样的，从老库读数据再次写。反复循环，直到两个库每个表的数据都完全一致为止。
接着当数据完全一致了，就ok了，基于仅仅使用分库分表的最新代码，重新部署一次，不就仅仅基于分库分表在操作了么，还没有几个小时的停机时间，很稳。所以现在基本玩儿数据迁移之类的，都是这么干了。
(5)如何设计可以动态扩容缩容的分库分表方案？
1、设定好几台数据库服务器，每台服务器上几个库，每个库多少个表，推荐是32库 * 32表，对于大部分公司来说，可能几年都够了
2、路由的规则，orderId 模 32 = 库，orderId / 32 模 32 = 表
3、扩容的时候，申请增加更多的数据库服务器，装好mysql，倍数扩容，4台服务器，扩到8台服务器，16台服务器
4、由dba负责将原先数据库服务器的库，迁移到新的数据库服务器上去，很多工具，库迁移，比较便捷
5、我们这边就是修改一下配置，调整迁移的库所在数据库服务器的地址
6、重新发布系统，上线，原先的路由规则变都不用变，直接可以基于2倍的数据库服务器的资源，继续进行线上系统的提供服务
