数据量在什么情况下需要分表？

为了保证数据库的查询效率，当数据达成一定量时建议进行分表操作

1、oracle

当oracle单表的数据量大于2000万行时，建议进行水平分拆。

2、mysql

当mysql单表的数据量大于1000万行时，建议进行水平分拆。

单表容量到了1000W以上基本上稍微复杂一点的SQL都需要仔细优化，这时候的SQL耗时主要集中在磁盘IO上，数据命令缓存的概率降低，总之不好搞，如果是正常的互联网项目，提前分库分表，在前期能做的先做了，后面会省很多时间处理数据迁移的事情，数据操作比较频繁，比如订单表，可能涉及到的插入和更新操作特别频繁，特别是大并发的时候，这时如果只用一个库，对磁盘的IO和mysql的性能都是一种考验，所以要分库分表，把操作频繁的表和基本信息表分开处理，减小单个数据库的压力，同时也不影响其他基本信息的读写

如果只有一台服务器，当select很多时，update和delete会被这些select访问中的数据堵塞，等待select结束，并发性能不高，此时就要选择读写分离了，主 库 负 责 写 ， 从 库 负 责 读 \color{#FF0000}{主库负责写，从库负责读}主库负责写，从库负责读

具体情况根据数据库服务器的配置和架构有关，仅供参考

3、sqlserver

sqlserver一般如下条件就可以选择分区分表操作了

1、表的大小超过2GB。
2、表中包含历史数据，新的数据被增加都新的分区中。

当一个数据表的数据量达到千万级别以后，每次查询都需要消耗大量的时间，所以当表数据量达到一定量级后我们需要对数据表水平切割。水平分区分表就是把逻辑上的一个表，在物理上按照你指定的规则分放到不同的文件里，把一个大的数据文件拆分为多个小文件，还可以把这些小文件放在不同的磁盘下。这样把一个大的文件拆分成多个小文件，便于我们对数据的管理。 

分库分表是什么，什么情况下需要用分库分表

1、什么是分库分表？

顾名思义，即把存于一个库的数据分散到多个库中，把存于一个表的数据分散到多个表中。

2、什么情况下需要分库分表？

当一个数据库被创建之后，随着时间的推移和业务量的增加，数据库中表以及表中的数据量就会越来越多，就有可能出现两种弊端：（1）数据库的存储资源是有限的，其负载能力也是有限的，数据的大量积累肯定会导致其处理数据的能力下降；（2）数据量越多，那么对数据的增删改查操作的开销也会越来越大，所以，当出现如上两种情况，分库分表势在必行。

3、分库分表的方式

（1）垂直切分

适用场景：如果是因为表的个数多而让数据多，可以按照功能划分，把联系密切的表切分出来放在同一个库中（分库）；

如果表的字段太多，可以以列为出发点，将字段进行拆分（分表）；

（2）水平切分

适用场景：如果是因为表中的数据量过于庞大，则可以采用水平切分，按照某种约定好的规则将数据切分到不同的数据库中；

必须要根据当前数据库的情况做出合适的选择，也可以将两种情况结合在一起。

4、如何联合查找？

分库分表的结果会使数据分散，不好查询，主要有两种查询方式：

（1）、分步查：先查找主表，然后得到关联表的id，再发起请求得到关联数据；

（2）、联合查：同时发起多个查询请求，然后将所有的结果集合起来。 

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