面试官 ： 什么情况下才需要考虑分库分表？彻底搞清分库分表看完这篇就够了！

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数据库瓶颈

不管是IO瓶颈还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载的活跃连接数的阈值。在业务service来看，

就是可用数据库连接少甚至无连接可用，接下来就可以想象了（并发量、吞吐量、崩溃）。

IO瓶颈

第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询会产生大量的IO，降低查询速度->分库和垂直分表
第二种：网络IO瓶颈，请求的数据太多，网络带宽不够 ->分库

CPU瓶颈

第一种：SQl问题：如SQL中包含join,group by, order by，非索引字段条件查询等，增加CPU运算的操作->SQL优化，建立合适的索引，在业务Service层进行业务计算。
第二种：单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQl效率低，增加CPU运算的操作。->水平分表。
分库分表

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水平分库

1、概念：以字段为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个库中的数据拆分到多个库中。

2、结果：

每个库的结构都一样
每个库中的数据不一样，没有交集
所有库的数据并集是全量数据
3、场景：系统绝对并发量上来了，分表难以根本上解决问题，并且还没有明显的业务归属来垂直分库的情况下。

4、分析：库多了，io和cpu的压力自然可以成倍缓解

水平分表