分库分表
网上分库分表的资料很多，这里主要是重新整理和梳理一下。如有和其他文章类似片段或解决方案，纯属前人总结或者业内标准。
为什么要分表分库
分表分库一般会在以下情况下出现：
一、数据库本身的性能瓶颈
- 单机数据库的存储容量限制
- 单机数据库的连接数限制
- 单张表的性能瓶颈
- 单张表性能瓶颈；
- 单个数据库性能瓶颈；
二、特殊场景需求
- SasS 特定场景下的数据隔离需要；
数据库瓶颈
不管是 IO 瓶颈，还是 CPU 瓶颈，最终都会导致数据库的查询缓慢甚至无法查询。进而导致业务服务的难以提高并发量、吞吐量。数据库瓶颈也会导致查询缓慢、大量的超时情况进而导致程序无法使用或者崩溃的情况
IO 瓶颈
第一种：磁盘读 IO 瓶颈，数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的 IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表
第二种：网络 IO 瓶颈，请求的数据太多，网络带宽不够 -> 分库
CPU 瓶颈
第一种：SQL 问题，如 SQL 中包含 join，group by，order by，非索引字段条件查询等，增加 CPU 运算的操作 -> SQL 优化，建立合适的索引，在业务 Service 层进行业务计算。
第二种：单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQL 效率低，CPU 率先出现瓶颈 -> 水平分表。
网上也流传着一些更通俗具体的说法比如：当单表的数据量达到1000W或100G以后。更通俗的说话就是数据库已经无法满足性能需求了。至于什么情况不能满足性能需求，还是要根据具体的场景来确定的，并没有什么金科玉律。
特殊场景需求
这个就没有办法了，直接接受吧
