1.分库分表策略
1.1.垂直分库
按照业务进行分库，将不同的业务数据存储在不同的库中，提高数据库安全性、降低风险，同时还可以根据业务需求进行不同库的读写操作。
1.2.水平分库
按照某个字段（如用户ID、订单ID等）对数据进行水平划分，将相同字段值的数据放到同一个库中，可以减轻单个库的压力，提高数据库性能。
1.3.垂直分表
将一张大表按照字段进行拆分，将不同字段的数据存储在不同的表中，提高数据库读写性能，同时可以减少单个表的数据量，避免表的过度膨胀。
1.4.水平分表
将一张大表按照某个字段（如用户ID、订单ID等）进行水平拆分，将相同字段值的数据存储在同一张表中，可以提高数据库性能，减轻单个表的负载。
2.支持分库分表的中间件
通过中间件实现分库分表，下面是支持分库分表的中间件：
2.1.ShardingSphere
ShardingSphere是一个开源的分布式数据库中间件，提供了分片（分库分表）、读写分离、数据加密等功能，支持主流的关系型数据库，如MySQL、Oracle、SQLServer、PostgreSQL等。ShardingSphere提供了两个版本，一个是Sharding-JDBC，专注于JDBC层的分片，另一个是Sharding-Proxy，提供透明化的数据库代理服务，可以在无需修改任何应用程序代码的情况下，实现数据分片。
2.2.MyCAT
MyCAT是一款开源的高性能分布式数据库系统，支持MySQL。它提供了完善的分库分表解决方案，支持水平拆分和垂直拆分，支持数据分片和数据路由等功能。
2.3.Vitess
Vitess是一个开源的分布式数据库中间件，最初由Youtube开发。它为大规模互联网公司提供了一个高可用、可扩展、易于维护的关系型数据库解决方案。Vitess使用Sharding来分割表格数据并将其存储在不同的节点上，从而实现了分布式数据库的功能。它支持多种数据库作为后端存储，包括MySQL、PostgreSQL和CockroachDB。Vitess提供了很多功能，如自动垂直拆分、负载均衡、自动故障恢复、在线扩容等。
3.手动实现分库分表
除了使用中间件，也可以自己写代码根据自定义的分库分表策略，路由SQL读写请求到不同的数据库。
3.1.简单的水平分库例子
例如存在一个订单表order，想把订单数据根据订单ID（order_id），把订单数据分散到db1、db2、db3、db4 4个数据库。
分库规则如下：
- order_id % 4 = 0 的订单存储在db1中。
- order_id % 4 = 1 的订单存储在db2中。
- order_id % 4 = 2 的订单存储在db3中。
- order_id % 4 = 3 的订单存储在db4中。
关于订单表的读写，必须携带order_id，然后根据order_id的分库规则计算使用那个数据库。不同的业务场景根据实际情况会选择不同的分库分别规则，这里根据求余的方式计算目标库，只是一个简单的例子。
提示：实际业务订单id不会是数据库自增id，通常是通过雪花算法之类的id生成算法生成。