分库分表，，，，详细解说下

能否详细解说下分库分表。
不要简单的说垂直水平这我知道

首先

垂直（图） 按业务 表结构不一样 ，有一列一样，并集是全量数据
单库 和 多库
客户基本信息表，结算信息表，联系人信息表，附件信息表
客户库，结算库 。。。

优 业务清晰转库专用，数据维护简单不同业务不同机器；
缺点 单表数据量大，读写压力大的单个业务往往影响数据库的瓶颈（性能问题），部分业务关联麻烦，join只能通过java程序接口，复杂的提高
场景 ：比如双十一， 商品访问增加，订单insert并发大 ，几百万直接宕机

水平（图）按数据 表结 构一样 数据不一样 并集是全量数据 id范围 或者 mod 2 保证均衡
单库 和 多库
渠道交易流水表 按时间维度 拆成三张 channel_tran channel_tran_month channel_tran_history
商户费用表 fee_detail_202001 fee_detail_202002 fee_detail_202003... 按月12张
跑批同步

垂直多库之后单表数据还大再拆 多个库

优点：单表/库数据减少 有助于性能提高 ，提高系统稳定性和负载能力(请求不同地)，拆分的表结构相同程序改动较少（dto）
缺点：后期维护扩容、改造、迁移比较麻烦 ，拆分规则很难抽象出来，分片事务的一致性的问题部分业务无法关联，join只能通过java程
问题：多数据源问题 ，分页，事务，join ，分布式全局ID，
跨库关联查询(join) ： 1冗余字段 ，2跨系统的数据同步（同步方式 canal ,MQ）,
3，全局表（广播表：行名行号表，行政区划表 每个系统存相同的数据）
4，API，访问接口过滤组装
分布式事务(一致性)
本地事务acid特性，跨库预计能成功的情况下，尽量缩短提交的时间差。
举个例子：团建洗脚 微信群 马上出发，除非上一秒可以下一秒被抓了 ，有一个今天出不来，那就改日 。当然只要心里有兄弟是不是同时也无所谓，今天你1点去的他2点团建也算圆满完成。最终一致性

排序，分页，函数max min sum count计算
不同库中 在 同一页出现怎么办呢 ？ 先从不同库过滤的并集 再排序分页
开源中间件帮忙实现
当然如果你还想了解更多 以文字已经很难继续比如MyCat Sharding-JDBC的落地可以关注我的直播