Mysql在数据量大的情况下，会遇到水平分表的情况。
1. 根据业务属性拆表
这种分表方式的算法大致是取模，hash，md5等。
用业务属性拆表，业务关系复杂的情况下，如果要根据其他条件查询，其他的条件都必须和这个属性关联起来，查询条件必须带有这个属性。
例子：
用户profile表根据用户ID取模进行水平拆分。
社区里有群组，群组里有应用，应用有各种类型。可以用群组ID，应用ID拆表。
问题：
根据某个条件查询时无法获取拆表的属性
1) 条件中含有分表的信息
比如用户在某网站下了订单，我们根据用户ID对订单进行了分表，这样用户可以方便地查询他所关联的订单。但用户投诉时，客服需要根据订单号查询订单，订单号中可以含有分表的信息，比如订单拆分成100张表，订单号中可以有两位用来表明该订单处于哪张表中
2) 用key-value store存储对应关联
原理是用key value store做索引表
3) 数据冗余
需要关联的表可以进行数据冗余。避免了查询。
例子：
购买礼品。购买虚拟礼品时，我们根据了购买者的ID进行了拆表，同时订单号中也含有了分表信息。但是用户还可能根据被赠送方进行查询，这时我们可以在购买成功后为被赠送方冗余生成一条记录。
4) 缓存，NOSQL
和数据冗余类似。例子中提到的群组应用的拆表例子，我们已经按照群组ID和应用类型进行了分表。但是当我要查询最近所有类型的应用时，就遇到困难了。我们需要把该群组的所有应用类型都查询一遍，而且还要再进行排序，分页等等。其实，可以用缓存的方式存储最近几百条应用。
2. 根据时间拆表
当表的关系比较复杂时，无法根据某个维度进行分表。但是有明显的时效性。
例子：
想必大家都用微薄，某人发的微薄，会被推送到千家万户。所以某条微薄是无法根据用户ID进行分表查询。而微薄是有很强的时效性的。一年前的默认的动态信息是不会再关心的。我们把微薄按时间分表，三个月一张表。而行级缓存（memcached）只存储了一个月。用户微薄收件箱（微薄ID列表）一般都是限长的。当缓存服务器重启或不命中时，需要查询Mysql，mysql按时间分表，缓存不命中的情况下，大部分情况下都是查近三个月的微薄。所以近1年的微薄我们可以存储在物理资源比较好的数据库服务器上。
3. 根据自增长ID拆表
这种分割法不是取模分，而是每张表存指定量的数据。如果数据量到了，就存放到新表中。这样可以完全控制每张表的数据量。关系非常简单并且有时效性的情况下可以用。
4. 数据迁移的方式
当一些很久之前的数据，很少再查询。比如员工工资表，我们可以只存今年的工资情况。而历史数据我们可以迁移到一张salary_old表中,保证数据不会丢失。但也可以用来查询。
分库的原理也类似。