分库过多是否会无法充分利用 IO？

您提到的是关于阿里云分布式关系型数据库服务（DRDS）与单个RDS实例的分库数量以及查询性能（QPS，Queries Per Second）之间的关系。确实，DRDS的性能和扩展性并不直接取决于分库的数量，而是与应用程序的查询模式、每个RDS实例能够处理的QPS能力，以及DRDS如何有效地分布和并行化这些查询有关。

DRDS作为阿里巴巴集团自研的中间件产品，设计初衷是为了解决单体数据库的扩展性问题，特别是对于大型分布式应用来说，通过将数据自动分片到多个RDS实例上，实现水平扩展。默认情况下，DRDS可能会创建8个分片，但这并不是固定的，可以根据实际业务需求进行调整。

• 查询与QPS: 应用的查询复杂度、索引优化、读写比例等因素都会影响到系统的QPS。如果应用发出的查询能够被DRDS有效分散到不同的分片上并行执行，那么即使在单个RDS实例QPS有限的情况下，整个DRDS集群也能处理更高的并发查询。

• 分库策略: DRDS支持用户自定义分片键来决定数据如何在不同RDS实例间分配。合理的分片键选择可以确保数据访问的均匀性和高效性，从而提升整体系统性能。

• 动态扩缩容: 随着业务增长，可以通过增加RDS实例或调整分片策略来进一步提升DRDS的处理能力，这比直接增加单个RDS实例的资源更加灵活且成本效益更高。

总之，虽然DRDS默认设置可能是8个分库，但关键在于根据实际的业务负载、查询模式来调整和优化分库策略，以及合理利用DRDS的分布式特性，以达到最佳的性能和扩展效果。