讀寫分離
一主多從，主從同步，讀寫分離，互聯網大部分業務讀多寫少，一般讀會先成爲性能瓶頸。讀寫分離解決讀寫高併發問題，有以下特點：
- 簡單易操作
- 線性提升讀性能
- 消除讀寫鎖提升寫性能
- 冗餘從庫實現讀高可用，寫依舊單點
水平切分
水平切分是爲了解決併發量高、數據量大的問題，具體方案是分庫或分表，建議分庫：
- 分表公用一個庫，依然是一個數據庫文件，存在IO競爭
- 分庫可遷移到不同的實例，性能更高，擴展性更好
水平切分解決數據量大的問題，一般按主鍵id的範圍或Hash值切分，有以下特點：
- 多實例結構相同，共同組成全局數據，但互相獨立
- 多實例線性提升寫性能
按範圍切分要求主鍵遞增，各實例間數據量不均、請求不均，優點是擴容簡單，Hash切分則剛好相反，擴容可能導致數據遷移。
水平切分主鍵/非主鍵查詢
水平切分非主鍵訪問，可建立非主鍵到主鍵的二級索引或索引外置，通過二次查詢查找數據，也可不用索引而通過基因法快速定位，參考
跨庫分頁
全局唯一id
水平切分不能用分區表原因：
架構師之路
讀寫分離+水平切分
綜合兩者優點：
- 線性提升讀性能
- 線性提升寫性能
數據庫中間件
目前基本使用基於客戶端的sharding-jdbc或基於中間件服務的sharding-proxy
垂直切分
垂直切分多個實例結構不同，往往通過業務主鍵關聯構成全局數據。垂直切分降低了單庫數據量，進而降低磁盤IO提升吞吐量，一般與業務結合緊密：
- 長度短，訪問頻率高放一起
- 長度長，訪問頻率低放一起
列增加方案
版本號+通用ext列
- 可隨時動態擴展屬性，遷移方便
- ext無法索引
擴展行key-value
- 一行變多行，不方便多列查詢