一句话答案

数据量大时水平拆分（按行 hash 分到多库多表），中间件选 ShardingSphere，核心问题：跨库 JOIN/分布式事务/全局排序。

核心要点

拆分策略：

策略	说明
水平分表	按行拆分到多张表(如按user_id hash)
水平分库	拆分到多个库实例
垂直分表	大字段拆到副表
垂直分库	按业务拆库(订单库/用户库)

问题： 跨库JOIN / 分布式事务 / 全局排序分页 / 数据迁移

追问与易错

追问方向：

• 分库后跨库 JOIN 怎么办？
• 全局排序分页怎么实现？
• 分库分表后能回退吗？

易错点：

• ❌ 单表几百万就要分——取决于查询和性能
• ❌ 一开始就分库分表——过早优化

💡 记忆锚点

分库分表像图书馆扩建：垂直拆分是按学科分馆（用户库、订单库），水平拆分是同一学科的书按编号分柜（hash 分到多张表）。代价是跨馆借书麻烦（跨库 JOIN）、总馆统计困难（全局排序分页）、搬迁费力（数据迁移）。没到千万级别不要轻易动手。