有位小伙伴在阿里的面试中，被问到，说只要数据量大了，就一定要分库分表吗？如果你直接回答，是 的话，这大概率就会被 了。

因为分库和分表不能一概而论。分库和分表各自的应用场景，以及它们要解决的问题也都不一样。下面我从三个方面来分析，分别是只分库不分表、只分表不分库、既分库又分表这三种应用场景。

1、只分库不分表

先来分析只分库不分表的情况。那我们在什么时应该候选择分库呢？当数据库的读写访问量过高，还有可能会出现数据库连接不够用的情况。这个时候我们就需要考虑分库，通过增加数据库实例的方式来获得更多的数据库连接，从而提升系统的并发性能。

2、只分表不分库

那什么时候需要进行分表呢？当单表存储的数据量非常大的情况下，并且并发量也不高，数据库的连接也还够用。但是数据写入和查询的性能出现了瓶颈，这个时候就需要考虑分表了。将数据拆分到多张表中来减少单表存储的数据量，从而提升读写的效率。

3、既分库又分表

那什么时候既要分库又要分表呢？小伙伴们应该能够想到了，结合前面的两种情况，如果同时满足前面的两个条件，也就是数据连接也不够用，并且单表的数据量也很大，从而导致数据库读写速度变慢的情况，这个时候就要考虑既分库又分表。

4、总结

当然，我上面所述的只是每种情况的使用场景，并不是绝对的。有些小伙伴可能会说，很多系统在开发之出就已经完成分库分表了，那是不是过度设计呢？

要不要提前设计分库分表，还要根据业务的发展来考虑。在《阿里开发手册》中建议，单表行数超过500万行或者单表容量超过2GB，才推荐进行分库分表，如果预计三年后数据量根本达不到这个级别，就不必要在创建表时就分库分表。

那我再问小伙伴们一个问题，什么时候要进行读写分离呢？欲知详情如何，请听下回分解。