在大中型項目中，在數據庫設計的時候，考慮到數據庫最大承受數據量，通常會把數據庫或者數據表水平切分，以降低單個庫，單個表的壓力。我這裏介紹兩個我們項目中常用的數據表切分方法。當然這些方法都是在程序中使用一定的技巧來路由到具體的表的。首先我們要確認根據什麼來水平切分？在我們的系統（SNS）中，用戶的UID貫穿系統，唯一自增長，根據這個字段分表，再好不過。
方法一：使用MD5哈希
做法是對UID進行md5加密，然後取前幾位（我們這裏取前兩位），然後就可以將不同的UID哈希到不同的用戶表（user_xx）中了。
function getTable( $uid ){
$ext = substr ( md5($uid) ,0 ,2 );
return "user_".$ext;
}通過這個技巧，我們可以將不同的UID分散到256中用戶表中，分別是user_00,user_01 …… user_ff。因爲UID是數字且遞增，根據md5的算法，可以將用戶數據幾乎很均勻的分別到不同的user表中。
但是這裏有個問題是，如果我們的系統的用戶越來越多，勢必單張表的數據量越來越大，而且根據這種算法無法擴展表，這又會回到文章開頭出現的問題了。
方法二：使用移位
具體方法是：
public function getTable( $uid ) {
return "user_" . sprintf( "%04d", ($uid >> 20) );
}這裏，我們將uid向右移動20位，這樣我們就可以把大約前100萬的用戶數據放在第一個表user_0000，第二個100萬的用戶數據放在第二個表user_0001中，這樣一直下去，如果我們的用戶越來越多，直接添加用戶表就行了。由於我們保留的表後綴是四位，這裏我們可以添加1萬張用戶表，即user_0000,user_0001 …… user_9999。一萬張表，每張表100萬數據，我們可以存100億條用戶記錄。當然，如果你的用戶數據比這還多，也不要緊，你只要改變保留表後綴來增加可以擴展的表就行了，如如果有1000億條數據，每個表存100萬，那麼你需要10萬張表，我們只要保留表後綴爲6位即可。
上面的算法還可以寫的靈活點：
/**
* 根據UID分表算法
* @param int $uid //用戶ID
* @param int $bit //表後綴保留幾位
* @param int $seed //向右移動位數
*/
function getTable( $uid , $bit , $seed ){
return "user_" . sprintf( "%0{$bit}d" , ($uid >> $seed) );
}總結：
上面兩種方法，都要對我們當前系統的用戶數據量做出可能最大的預估，並且對數據庫單個表的最大承受量做出預估。
比如第二種方案，如果我們預估我們系統的用戶是100億，單張表的最優數據量是100萬，那麼我們就需要將UID移動20來確保每個表是100萬的數據，保留用戶表（user_xxxx）四位來擴展1萬張表。
又如第一種方案，每張表100萬，md5後取前兩位，就只能有256張表了，系統總數據庫就是：256*100萬；如果你係統的總數據量的比這還多，那你實現肯定要MD5取前三位或者四位甚至更多位了。
兩種方法都是將數據水平切分到不同的表中，相對第一種方法，第二種方法更具擴展性。。。
