由 dawei 在实际开发中，随着数据量的增长，单一数据库可能无法满足性能和存储需求。这时，分库分表成为常见的解决方案。
分库指的是将数据分散到多个数据库中，而分表则是将一张表的数据拆分成多个表。两者结合可以有效提升系统的扩展性和性能。
实施分库分表前，需明确分片键的选择。分片键应具备高区分度和均匀分布特性，避免数据倾斜导致性能瓶颈。
常用的分片策略包括取模、范围分片和哈希分片。取模适合数据量较小的场景，而哈希分片能更均匀地分布数据。
在代码层面，需要引入中间件或使用框架来管理分库分表逻辑，如MyCat、ShardingSphere等。这些工具可简化路由和查询操作。
数据迁移是分库分表过程中不可忽视的环节。需确保迁移过程中的数据一致性，并在迁移后进行充分验证。
分库分表后，事务管理和跨库查询会变得复杂。可采用分布式事务方案或引入消息队列来保证数据最终一致性。
AI辅助生成图，仅供参考
最终，持续监控和优化是关键。通过分析慢查询、索引使用情况等，不断调整分片策略和数据库结构。