2.3.4 测试
1. 在主库 192.168.200.200 上创建数据库、表，并插入数据
代码语言：javascript复制create database db01;
use db01;
create table tb_user(
id int(11) primary key not null auto_increment,
name varchar(50) not null,
sex varchar(1)
)engine=innodb default charset=utf8mb4;
insert into tb_user(id,name,sex) values(null,'Tom', '1'),(null,'Trigger','0'),
(null,'Dawn','1');2. 在从库 192.168.200.201 中查询数据，验证主从是否同步
3. 分库分表
3.1 介绍
3.1.1 问题分析
随着互联网及移动互联网的发展，应用系统的数据量也是成指数式增长，若采用单数据库进行数据存储，存在以下性能瓶颈：
1. IO瓶颈：热点数据太多，数据库缓存不足，产生大量磁盘IO，效率较低。请求数据太多，带宽不够，网络IO瓶颈。
2. CPU瓶颈：排序、分组、连接查询、聚合统计等SQL会耗费大量的CPU资源，请求数太多，CPU出现瓶颈。
为了解决上述问题，我们需要对数据库进行分库分表处理。
分库分表的中心思想都是将数据分散存储，使得单一数据库/表的数据量变小来缓解单一数据库的性能问题，从而达到提升数据库性能的目的。
3.1.2 拆分策略
分库分表的形式，主要是两种：垂直拆分和水平拆分。而拆分的粒度，一般又分为分库和分表，所以组成的拆分策略最终如下：
3.1.3 垂直拆分
1. 垂直分库
垂直分库：以表为依据，根据业务将不同表拆分到不同库中。
特点：
每个库的表结构都不一样。
每个库的数据也不一样。
所有库的并集是全量数据。
