本文探讨了大型网站在面对海量数据及高并发场景下的数据库分库分表策略。介绍了如何通过中间件如MyCat和Cobar来实现数据的合理分布，并分析了在分库分表后查询和新增数据的操作流程。此外，还提供了使用Spring AOP实现MySQL数据库读写分离的具体案例。
大型网站应用之海量数据和高并发解决方案总结一二
数据库分库分表策略的具体实现方案
分库分表之后 查询和新增数据的时候，需要一个专门做这个事情的中间件（常见的有MyCat和Cobar，还有一些公司自研的数据库中间件产品）用来区分表和库，如果不同的库或者不同的服务器，要进行判断和对接。
如果只是单体应用或单一系统，系统的瓶颈是由数据库的IO引起的或者数据库表超过500W一般都会进行分库分表。
使用Spring AOP实现MySQL数据库读写分离案例分析
关于数据库的优化问题
大型网站应用之海量数据和高并发解决方案总结一二
数据库分库分表策略的具体实现方案
分库分表之后 查询和新增数据的时候，需要一个专门做这个事情的中间件（常见的有MyCat和Cobar，还有一些公司自研的数据库中间件产品）用来区分表和库，如果不同的库或者不同的服务器，要进行判断和对接。
如果只是单体应用或单一系统，系统的瓶颈是由数据库的IO引起的或者数据库表超过500W一般都会进行分库分表。
使用Spring AOP实现MySQL数据库读写分离案例分析
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