在互联网时代，海量数据的存储与访问成为系统设计与使用的瓶颈问题，对于海量数据处理，按照使用场
景，主要分为两种类型：联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）。
联机事务处理（OLTP）也称为面向交易的处理系统，其基本特征是原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果,实时读写要求高。
联机分析处理（OLAP）是指通过多维的方式对数据进行分析、查询和报表，可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用，增强决策分析功能,实时读写要求低
因此解决分布式的两大绝招是：分库分表，读写分离即主写从读
简单来说，就是指通过某种特定的条件，将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库（主
机）上面，以达到分散单台设备负载的效果。
数据的切分（Sharding）根据其切分规则的类型，可以分为两种切分模式。一种是按照不同的表（或者
Schema）来切分到不同的数据库（主机）之上，这种切可以称之为数据的垂直（纵向）切分；另外一种则是根据表中的数据的逻辑关系，将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库（主机）上面，这种切分称之为数据的水平（横向）切分。
垂直切分的最大特点就是规则简单，实施也更为方便，尤其适合各业务之间的耦合度非常低，相互影响很
小，业务逻辑非常清晰的系统。在这种系统中，可以很容易做到将不同业务模块所使用的表分拆到不同的数据库中。根据不同的表来进行拆分，对应用程序的影响也更小，拆分规则也会比较简单清晰。
水平切分于垂直切分相比，相对来说稍微复杂一些。因为要将同一个表中的不同数据拆分到不同的数据库
中，对于应用程序来说，拆分规则本身就较根据表名来拆分更为复杂，后期的数据维护也会更为复杂一些。
垂直切分
一个数据库由很多表的构成，每个表对应着不同的业务，垂直切分是指按照业务将表进行分类，分布到不同
的数据库上面，这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面
垂直切分的优缺点：
优点：
拆分后业务清晰，拆分规则明确。
系统之间整合或扩展容易。
数据维护简单。
缺点：
部分业务表无法 join，只能通过接口方式解决，提高了系统复杂度。
受每种业务不同的限制存在单库性能瓶颈，不易数据扩展跟性能提高。
事务处理复杂。
由于垂直切分是按照业务的分类将表分散到不同的库，所以有些业务表会过于庞大，存在单库读写与存储瓶
颈，所以就需要水平拆分来做解决。
水平切分
相对于垂直拆分，水平拆分不是将表做分类，而是按照某个字段的某种规则来分散到多个库之中，每个表中
包含一部分数据。简单来说，我们可以将数据的水平切分理解为是按照数据行的切分，就是将表中的某些行切分到一个数据库，而另外的某些行又切分到其他的数据库中
水平拆分有优点也就优缺点。
优点：
拆分规则抽象好，join 操作基本可以数据库做。
不存在单库大数据，高并发的性能瓶颈。
应用端改造较少。
提高了系统的稳定性跟负载能力。
缺点：
拆分规则难以抽象。
分片事务一致性难以解决。
数据多次扩展难度跟维护量极大。
跨库 join 性能较差。
前面讲了垂直切分跟水平切分的不同跟优缺点，会发现每种切分方式都有缺点，但共同的特点缺点有：
引入分布式事务的问题。
跨节点 Join 的问题。
跨节点合并排序分页问题。
多数据源管理问题。
针对数据源管理，目前主要有两种思路：
A. 客户端模式，在每个应用程序模块中配置管理自己需要的一个（或者多个）数据源，直接访问各个数据
库，在模块内完成数据的整合；
B. 通过中间代理层来统一管理所有的数据源，后端数据库集群对前端应用程序透明；
可能 90%以上的人在面对上面这两种解决思路的时候都会倾向于选择第二种，尤其是系统不断变得庞大复杂
的时候。确实，这是一个非常正确的选择，虽然短期内需要付出的成本可能会相对更大一些，但是对整个系统的扩展性来说，是非常有帮助的。
Mycat 通过数据切分解决传统数据库的缺陷，又有了 NoSQL 易于扩展的优点。通过中间代理层规避了多数
据源的处理问题，对应用完全透明，同时对数据切分后存在的问题，也做了解决方案。
由于数据切分后数据 Join 的难度在此也分享一下数据切分的经验：
第一原则：能不切分尽量不要切分。
第二原则：如果要切分一定要选择合适的切分规则，提前规划好。
第三原则：数据切分尽量通过数据冗余或表分组（Table Group）来降低跨库 Join 的可能。
第四原则：由于数据库中间件对数据 Join 实现的优劣难以把握，而且实现高性能难度极大，业务读取尽量
少使用多表 Join。