A. 請教下資料庫分區、分表主要是解決什麼問題出現的
數據量很大，而且經常按照某個欄位進行條件過濾或者分組時，可以考慮使用分區，例如某種商品的銷售情況，經常要查看某個月、某個季度的銷售明細或者總計，則可以根據銷售日期進行分區，每個月分為一個區，而且最好是能夠把不同區的數據分別存放在不同的物理硬碟上，這樣在進行查詢的時候，如果查詢某個月的數據，可以直接在特定硬碟查詢，數據量小，速度快，如果查詢所有月份的數據，多塊硬碟可以並行查詢，速度也會明顯提高。
B. 資料庫為什麼要分庫分表及實現策略
假如把所有的資料庫都存在一張表中我們查詢起來將十分困難，比如我們有一張存儲一億條數據的數據表。我們要在其中查詢一條，查詢的時間可想，但是如果我們將信息存儲在不同表中並將不同表中的信息聯合起來我們就可以實現快速的查詢。進而減輕伺服器的負擔減輕資料庫的負擔。
C. 資料庫分庫，分表有哪些要注意的以及解決辦法
資料庫設計的一個原則就是，一個庫里的表越少越好，一張表裡的欄位越少越好。當然也要看你的UI是怎麼設計的，如果一個頁面只查詢一張表，不涉及到多表連接，那麼無論放在哪個庫里都可以，那就建議分庫。否則就要跨表跨庫查詢，那真是噩夢！
D. 資料庫為什麼要分庫分表及實現策略
1 基本思想之什麼是分庫分表？
從字面上簡單理解，就是把原本存儲於一個庫的數據分塊存儲到多個庫上，把原本存儲於一個表的數據分塊存儲到多個表上。
2 基本思想之為什麼要分庫分表？
資料庫中的數據量不一定是可控的，在未進行分庫分表的情況下，隨著時間和業務的發展，庫中的表會越來越多，表中的數據量也會越來越大，相應地，數據操作，增刪改查的開銷也會越來越大；另外，由於無法進行分布式式部署，而一台伺服器的資源（CPU、磁碟、內存、IO等）是有限的，最終資料庫所能承載的數據量、數據處理能力都將遭遇瓶頸。
3 分庫分表的實施策略。
分庫分表有垂直切分和水平切分兩種。
3.1 何謂垂直切分，即將表按照功能模塊、關系密切程度劃分出來，部署到不同的庫上。例如，我們會建立定義資料庫workDB、商品資料庫payDB、用戶資料庫userDB、日誌資料庫logDB等，分別用於存儲項目數據定義表、商品定義表、用戶數據表、日誌數據表等。
3.2 何謂水平切分，當一個表中的數據量過大時，我們可以把該表的數據按照某種規則，例如userID散列，進行劃分，然後存儲到多個結構相同的表，和不同的庫上。例如，我們的userDB中的用戶數據表中，每一個表的數據量都很大，就可以把userDB切分為結構相同的多個userDB：part0DB、part1DB等，再將userDB上的用戶數據表userTable，切分為很多userTable：userTable0、userTable1等，然後將這些表按照一定的規則存儲到多個userDB上。
3.3 應該使用哪一種方式來實施資料庫分庫分表，這要看資料庫中數據量的瓶頸所在，並綜合項目的業務類型進行考慮。
如果資料庫是因為表太多而造成海量數據，並且項目的各項業務邏輯劃分清晰、低耦合，那麼規則簡單明了、容易實施的垂直切分必是首選。
而如果資料庫中的表並不多，但單表的數據量很大、或數據熱度很高，這種情況之下就應該選擇水平切分，水平切分比垂直切分要復雜一些，它將原本邏輯上屬於一體的數據進行了物理分割，除了在分割時要對分割的粒度做好評估，考慮數據平均和負載平均，後期也將對項目人員及應用程序產生額外的數據管理負擔。
在現實項目中，往往是這兩種情況兼而有之，這就需要做出權衡，甚至既需要垂直切分，又需要水平切分。我們的游戲項目便綜合使用了垂直與水平切分，我們首先對資料庫進行垂直切分，然後，再針對一部分表，通常是用戶數據表，進行水平切分。
4 分庫分表存在的問題。
4.1 事務問題。
在執行分庫分表之後，由於數據存儲到了不同的庫上，資料庫事務管理出現了困難。如果依賴資料庫本身的分布式事務管理功能去執行事務，將付出高昂的性能代價；如果由應用程序去協助控制，形成程序邏輯上的事務，又會造成編程方面的負擔。
4.2 跨庫跨表的join問題。
在執行了分庫分表之後，難以避免會將原本邏輯關聯性很強的數據劃分到不同的表、不同的庫上，這時，表的關聯操作將受到限制，我們無法join位於不同分庫的表，也無法join分表粒度不同的表，結果原本一次查詢能夠完成的業務，可能需要多次查詢才能完成。
4.3 額外的數據管理負擔和數據運算壓力。
額外的數據管理負擔，最顯而易見的就是數據的定位問題和數據的增刪改查的重復執行問題，這些都可以通過應用程序解決，但必然引起額外的邏輯運算，例如，對於一個記錄用戶成績的用戶數據表userTable，業務要求查出成績最好的100位，在進行分表之前，只需一個order by語句就可以搞定，但是在進行分表之後，將需要n個order by語句，分別查出每一個分表的前100名用戶數據，然後再對這些數據進行合並計算，才能得出結果。
上述整理於互聯網
E. 資料庫為什麼要分庫分表
1 基本思想之什麼是分庫分表？
從字面上簡單理解，就是把原本存儲於一個庫的數據分塊存儲到多個庫上，把原本存儲於一個表的數據分塊存儲到多個表上。
2 基本思想之為什麼要分庫分表？
數
據庫中的數據量不一定是可控的，在未進行分庫分表的情況下，隨著時間和業務的發展，庫中的表會越來越多，表中的數據量也會越來越大，相應地，數據操作，增
刪改查的開銷也會越來越大；另外，由於無法進行分布式式部署，而一台伺服器的資源（CPU、磁碟、內存、IO等）是有限的，最終資料庫所能承載的數據量、
數據處理能力都將遭遇瓶頸。
3 分庫分表的實施策略。
分庫分表有垂直切分和水平切分兩種。
3.1
何謂垂直切分，即將表按照功能模塊、關系密切程度劃分出來，部署到不同的庫上。例如，我們會建立定義資料庫workDB、商品資料庫payDB、用戶數據
庫userDB、日誌資料庫logDB等，分別用於存儲項目數據定義表、商品定義表、用戶數據表、日誌數據表等。
3.2
何謂水平切分，當一個表中的數據量過大時，我們可以把該表的數據按照某種規則，例如userID散列，進行劃分，然後存儲到多個結構相同的表，和不同的庫
上。例如，我們的userDB中的用戶數據表中，每一個表的數據量都很大，就可以把userDB切分為結構相同的多個userDB：part0DB、
part1DB等，再將userDB上的用戶數據表userTable，切分為很多userTable：userTable0、userTable1等，
然後將這些表按照一定的規則存儲到多個userDB上。
3.3 應該使用哪一種方式來實施資料庫分庫分表，這要看資料庫中數據量的瓶頸所在，並綜合項目的業務類型進行考慮。
如果資料庫是因為表太多而造成海量數據，並且項目的各項業務邏輯劃分清晰、低耦合，那麼規則簡單明了、容易實施的垂直切分必是首選。
而
如果資料庫中的表並不多，但單表的數據量很大、或數據熱度很高，這種情況之下就應該選擇水平切分，水平切分比垂直切分要復雜一些，它將原本邏輯上屬於一體
的數據進行了物理分割，除了在分割時要對分割的粒度做好評估，考慮數據平均和負載平均，後期也將對項目人員及應用程序產生額外的數據管理負擔。
在現實項目中，往往是這兩種情況兼而有之，這就需要做出權衡，甚至既需要垂直切分，又需要水平切分。我們的游戲項目便綜合使用了垂直與水平切分，我們首先對資料庫進行垂直切分，然後，再針對一部分表，通常是用戶數據表，進行水平切分。
4 分庫分表存在的問題。
4.1 事務問題。
在執行分庫分表之後，由於數據存儲到了不同的庫上，資料庫事務管理出現了困難。如果依賴資料庫本身的分布式事務管理功能去執行事務，將付出高昂的性能代價；如果由應用程序去協助控制，形成程序邏輯上的事務，又會造成編程方面的負擔。
4.2 跨庫跨表的join問題。
在執行了分庫分表之後，難以避免會將原本邏輯關聯性很強的數據劃分到不同的表、不同的庫上，這時，表的關聯操作將受到限制，我們無法join位於不同分庫的表，也無法join分表粒度不同的表，結果原本一次查詢能夠完成的業務，可能需要多次查詢才能完成。
4.3 額外的數據管理負擔和數據運算壓力。
額
外的數據管理負擔，最顯而易見的就是數據的定位問題和數據的增刪改查的重復執行問題，這些都可以通過應用程序解決，但必然引起額外的邏輯運算，例如，對於
一個記錄用戶成績的用戶數據表userTable，業務要求查出成績最好的100位，在進行分表之前，只需一個order
by語句就可以搞定，但是在進行分表之後，將需要n個order
by語句，分別查出每一個分表的前100名用戶數據，然後再對這些數據進行合並計算，才能得出結果。
F. 使用EF時，涉及到資料庫分庫，分表該怎麼處理
您好，很高興為您解答。
如果資料庫是自動分的，那麼任何客戶端驅動都沒有必要去管它。如果手工分，那就是訪問不同的庫、不同的表。
如若滿意，請點擊右側【採納答案】，如若還有問題，請點擊【追問】
希望我的回答對您有所幫助，望採納！
~ O(∩_∩)O~
G. 資料庫分庫、分表有哪些要注意的以及解決辦法
資料庫分庫，分表都是根據業務的需要，注意業務的細節，受影響的時間，你這個問題太寬了
H. 資料庫為什麼要分庫分表，資料庫分庫分表
1 基本思想之什麼是分庫分表？
從字面上簡單理解，就是把原本存儲於一個庫的數據分塊存儲到多個庫上，把原本存儲於一個表的數據分塊存儲到多個表上。
2 基本思想之為什麼要分庫分表？
數
據庫中的數據量不一定是可控的，在未進行分庫分表的情況下，隨著時間和業務的發展，庫中的表會越來越多，表中的數據量也會越來越大，相應地，數據操作，增
刪改查的開銷也會越來越大；另外，由於無法進行分布式式部署，而一台伺服器的資源（CPU、磁碟、內存、IO等）是有限的，最終資料庫所能承載的數據量、
數據處理能力都將遭遇瓶頸。
3 分庫分表的實施策略。
分庫分表有垂直切分和水平切分兩種。
3.1
何謂垂直切分，即將表按照功能模塊、關系密切程度劃分出來，部署到不同的庫上。例如，我們會建立定義資料庫workDB、商品資料庫payDB、用戶數據
庫userDB、日誌資料庫logDB等，分別用於存儲項目數據定義表、商品定義表、用戶數據表、日誌數據表等。
3.2
何謂水平切分，當一個表中的數據量過大時，我們可以把該表的數據按照某種規則，例如userID散列，進行劃分，然後存儲到多個結構相同的表，和不同的庫
上。例如，我們的userDB中的用戶數據表中，每一個表的數據量都很大，就可以把userDB切分為結構相同的多個userDB：part0DB、
part1DB等，再將userDB上的用戶數據表userTable，切分為很多userTable：userTable0、userTable1等，
然後將這些表按照一定的規則存儲到多個userDB上。
3.3 應該使用哪一種方式來實施資料庫分庫分表，這要看資料庫中數據量的瓶頸所在，並綜合項目的業務類型進行考慮。
如果資料庫是因為表太多而造成海量數據，並且項目的各項業務邏輯劃分清晰、低耦合，那麼規則簡單明了、容易實施的垂直切分必是首選。
而
如果資料庫中的表並不多，但單表的數據量很大、或數據熱度很高，這種情況之下就應該選擇水平切分，水平切分比垂直切分要復雜一些，它將原本邏輯上屬於一體
的數據進行了物理分割，除了在分割時要對分割的粒度做好評估，考慮數據平均和負載平均，後期也將對項目人員及應用程序產生額外的數據管理負擔。
在現實項目中，往往是這兩種情況兼而有之，這就需要做出權衡，甚至既需要垂直切分，又需要水平切分。我們的游戲項目便綜合使用了垂直與水平切分，我們首先對資料庫進行垂直切分，然後，再針對一部分表，通常是用戶數據表，進行水平切分。
4 分庫分表存在的問題。
4.1 事務問題。
在執行分庫分表之後，由於數據存儲到了不同的庫上，資料庫事務管理出現了困難。如果依賴資料庫本身的分布式事務管理功能去執行事務，將付出高昂的性能代價；如果由應用程序去協助控制，形成程序邏輯上的事務，又會造成編程方面的負擔。
4.2 跨庫跨表的join問題。
在執行了分庫分表之後，難以避免會將原本邏輯關聯性很強的數據劃分到不同的表、不同的庫上，這時，表的關聯操作將受到限制，我們無法join位於不同分庫的表，也無法join分表粒度不同的表，結果原本一次查詢能夠完成的業務，可能需要多次查詢才能完成。
4.3 額外的數據管理負擔和數據運算壓力。
額
外的數據管理負擔，最顯而易見的就是數據的定位問題和數據的增刪改查的重復執行問題，這些都可以通過應用程序解決，但必然引起額外的邏輯運算，例如，對於
一個記錄用戶成績的用戶數據表userTable，業務要求查出成績最好的100位，在進行分表之前，只需一個order
by語句就可以搞定，但是在進行分表之後，將需要n個order
by語句，分別查出每一個分表的前100名用戶數據，然後再對這些數據進行合並計算，才能得出結果。
I. 資料庫分區和分表的區別
分區、分表、分庫的詳細理解
一、什麼是分區、分表、分庫
分區
就是把一張表的數據分成N個區塊，在邏輯上看最終只是一張表，但底層是由N個物理區塊組成的
分表
就是把一張表按一定的規則分解成N個具有獨立存儲空間的實體表。系統讀寫時需要根據定義好的規則得到對應的字表明，然後操作它。
分庫
一旦分表，一個庫中的表會越來越多
將整個資料庫比作圖書館，一張表就是一本書。當要在一本書中查找某項內容時，如果不分章節，查找的效率將會下降。而同理，在資料庫中就是分區。
二、常用的單機資料庫的瓶頸
問題描述
單個表數據量越大，讀寫鎖，插入操作重新建立索引效率越低。
單個庫數據量太大（一個資料庫數據量到就是極限）
單個資料庫伺服器壓力過大
讀寫速度遇到瓶頸（並發量幾百）
三、分區
什麼時候考慮使用分區？
一張表的查詢速度已經慢到影響使用的時候。
sql經過優化
數據量大
表中的數據是分段的
對數據的操作往往只涉及一部分數據，而不是所有的數據
分區解決的問題
主要可以提升查詢效率
分區的實現方式（簡單）
mysql5 開始支持分區功能
四、分表
什麼時候考慮分表？
一張表的查詢速度已經慢到影響使用的時候。
sql經過優化
數據量大
當頻繁插入或者聯合查詢時，速度變慢
分表解決的問題
分表後，單表的並發能力提高了，磁碟I/O性能也提高了，寫操作效率提高了
查詢一次的時間短了
數據分布在不同的文件，磁碟I/O性能提高
讀寫鎖影響的數據量變小
插入資料庫需要重新建立索引的數據減少
分表的實現方式（復雜）
需要業務系統配合遷移升級，工作量較大
分區和分表的區別與聯系
分區和分表的目的都是減少資料庫的負擔，提高表的增刪改查效率。
分區只是一張表中的數據的存儲位置發生改變，分表是將一張表分成多張表。
當訪問量大，且表數據比較大時，兩種方式可以互相配合使用。
當訪問量不大，但表數據比較多時，可以只進行分區。
常見分區分表的規則策略（類似）
Range（范圍）
Hash（哈希）
按照時間拆分
Hash之後按照分表個數取模
在認證庫中保存資料庫配置，就是建立一個DB，這個DB單獨保存user_id到DB的映射關系
J. 使用EF時，涉及到資料庫分庫，分表該怎麼處理
如果你的資料庫自動分的，那麼任何客戶端驅動都沒有必要去管它。如果是手工分的，那麼不就是訪問不同的庫、不同的表嘛。還是要搞清楚前一個問題：你怎樣分。這個不清楚，就等於是在給自己「下套」了，在不知道分庫分表的具體含義時來問這個時髦概念如何用EF來實現，無的放矢了。