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?
答案当然是分库分表
什么是分库？
分库 就是将数据库中的数据分散到不同的数据库上，可以垂直分库，也可以水平分库。
垂直分库 就是把单一数据库按照业务进行划分，不同的业务使用不同的数据库，进而将一个数据库的压力分担到多个数据库。
举个例子：说你将数据库中的用户表、订单表和商品表分别单独拆分为用户数据库、订单数据库和商品数据库。
水平分库 是把同一个表按一定规则拆分到不同的数据库中，每个库可以位于不同的服务器上，这样就实现了水平扩展，解决了单表的存储和性能瓶颈的问题。
举个例子：订单表数据量太大，你对订单表进行了水平切分（水平分表），然后将切分后的 2 张订单表分别放在两个不同的数据库。
什么是分表？
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。
垂直分表 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。
水平分表 是对数据表行的拆分，把一张行比较多的表拆分为多张表，可以解决单一表数据量过大的问题。
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。
水平拆分只能解决单表数据量大的问题，为了提升性能，我们通常会选择将拆分后的多张表放在不同的数据库中。也就是说，水平分表通常和水平分库同时出现。
什么情况下需要分库分表
- 单表的数据达到千万级别以上，数据库读写速度比较缓慢。
- 数据库中的数据占用的空间越来越大，备份时间越来越长。
- 应用的并发量太大（应该优先考虑其他性能优化方法，而非分库分表）。
不过，分库分表的成本太高，如非必要尽量不要采用。而且，并不一定是单表千万级数据量就要分表，毕竟每张表包含的字段不同，它们在不错的性能下能够存放的数据量也不同，还是要具体情况具体分析。
分库分表会带来什么问题
- 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。不过，很多大厂的资深 DBA 都是建议尽量不要使用 join 操作。因为 join 的效率低，并且会对分库分表造成影响。对于需要用到 join 操作的地方，可以采用多次查询业务层进行数据组装的方法。不过，这种方法需要考虑业务上多次查询的事务性的容忍度。
- 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。这个时候，我们就需要引入分布式事务了。
- 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。
- 跨库聚合查询问题：分库分表会导致常规聚合查询操作，如 group by，order by 等变得异常复杂。这是因为这些操作需要在多个分片上进行数据汇总和排序，而不是在单个数据库上进行。为了实现这些操作，需要编写复杂的业务代码，或者使用中间件来协调分片间的通信和数据传输。这样会增加开发和维护的成本，以及影响查询的性能和可扩展性。
现在很多公司都是用的类似于 TiDB 这种分布式关系型数据库，不需要我们手动进行分库分表（数据库层面已经帮我们做了），也不需要解决手动分库分表引入的各种问题，直接一步到位，内置很多实用的功能（如无感扩容和缩容、冷热存储分离）！如果公司条件允许的话，个人也是比较推荐这种方式！
