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数据库中的水平拆分是什么？很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

垂直拆分后遇到单机瓶颈，可以使用水平拆分。

相对于垂直拆分的区别是：

垂直拆分是把不同的表拆到不同的数据库中，而水平拆分是把同一个表拆到不同的数据库中。

相对于垂直拆分，水平拆分不是将表的数据做分类，而是按照某个字段的某种规则来分散到多个库之中，每个表中包含一部分数据。简单来说，我们可以将数据的水平切分理解为是按照数据行的切分，就是将表中 的某些行切分到一个数据库，而另外的某些行又切分到其他的数据库中，主要有分表，分库两种模式。

优点有：

• 拆分规则抽象好，join操作基本可以数据库做。

• 不存在单库大数据，高并发的性能瓶颈。

• 应用端改造较少。

• 提高了系统的稳定性跟负载能力。

缺点有：

• 拆分规则难以抽象。

• 分片事务一致性难以解决。

• 数据多次扩展难度跟维护量极大。

• 跨库join性能较差。

拆分原则

1. 尽量不拆分，架构是进化而来，不是一蹴而就。(SOA)

2. 大可能的找到最合适的切分维度。

3. 由于数据库中间件对数据Join 实现的优劣难以把握，而且实现高性能难度极大，业务读取  尽量少使用多表Join -尽量通过数据冗余，分组避免数据垮库多表join。

4. 尽量避免分布式事务。

5. 单表拆分到数据1000万以内。

切分方案

范围、枚举、时间、取模、哈希、指定等

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