1.分库
在我们的常见中，正常的都是说在一个库里面有多个表，例如，在某个学校数据库中，有学生表，成绩表，学分表等等，这个数据存储方式就是单库多表。
当数据量变的很多的时候，例如银行系统，或者淘宝这种的，交易量每天都会很多，有的时候甚至会暴增，例如双十一，这个时候如果是一个库的话压力就可能变得很大，一个库就会影响我们的效率，这里就会使用到分库来缓解服务器的压力，实现负载均衡。
分库，主要是为了海量数据的存储问题。可以按照功能或者业务将不同的表放在不同的库中，例如学生表可以单独放在一个学生库中，成绩表可以单独放在成绩库中，这样的话每一个库所承受的压力就会降低很多。
如何实现分库，和分表的优点类似，例如字段的id是7，分为3个库，那个这个数据就会在7%3=1，第一个库里面，这样一来将海量数据拆分开来，会提高系统的运行效率。
2.分表
分表的原因：
01：当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，甚至系统可能会卡死。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。
02：mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。
垂直切分：采用垂直切分的主要目的是因为表多而导致数据量多，这个时候我们就需要垂直切分，可以按照业务功能来切分，也可以按照其他规则。这种切分主要是按照字段的形式，最简单的就是主键+常用列和主键+不常用列来区分，因为对某个表的列减少了这样的话表的操作效率就会提升，也就是通常说的大表变小表。
优点：可以使得行数据变小，一个数据块 (Block) 就能存放更多的数据，在查询时就会减少 I/O 次数
便于数据维护
缺点：引起表连接操作，复杂度提高了
主键冗余
水平切分：采用水平切分主要是由于单张表的数量太多导致数据量大，这个时候采用水平切分。这种切分的主要是将数据将大表切分成小表，例如微博功能，将经常访问的，点击量高的数据切分出来，这样的话就能大大的提高小效率。常见的切分方式有按时间，按字段，按范围等。
优点：单库单表的数据保持在一定的量级，这样的话会有助于性能的提高
提高了系统的稳定性和负载能力，让系统能更好的运行
缺点：数据由于分散，难以维护
3.分区
将大表进行分区，不同分区可以放置在不同存储设备上，这些分区在逻辑上组成一个大表，对客户端透明。分区的方式和分表类似，关键字是partition。
创建分区：RANEE分区
CREATE TABLE employees (
id INT NOT NULL, fname VARCHAR(30),
lname VARCHAR(30),
hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
separated DATE NOT NULL DEFAULT '9999-12-31',
job_code INT NOT NULL, store_id INT NOT NULL)
PARTITION BY RANGE (store_id) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (6),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (11),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (16),
PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE);
注意：
1. RANGE分区的返回值必须为整数。
2. PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE 是非必需的。
当store_id小鱼6的时候，这些数据就会被放在p0分区，当小于11的时候，挡在p1分区，依此类推。
特殊分区：RANGE COLUMNS
它与RANGE分区的区别：
1. RANGE COLUMNS不接受表达式，只能是列名。而RANGE分区则要求分区的对象是整数。
2. RANGE COLUMNS允许多个列，在底层实现上，它比较的是多个列值组成的列表，而RANGE比较的是标量，即数值的大小。
3. RANGE COLUMNS不限于整数对象，date，datetime，string都可作为分区列。
CREATE TABLE rcx ( a INT, b INT, c CHAR(3), d INT)
PARTITION BY RANGE COLUMNS(a,d,c)
( PARTITION p0 VALUES LESS THAN (5,10,'cc'),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (10,20,'dd'),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (15,30,'ee'),
PARTITION p3 VALUES LESS THAN (MAXVALUE,MAXVALUE,MAXVALUE));
LIST分区，与RANGE分区差不多类似，只是RANGE分区后面是一个值，而LIST分区后面是一共list组成的，例如PARTITION p0 VALUES IN (1,2,3,4,5)这种情况。
LIST COLUNMS，是LIST分区的一个特殊情况，多个列支持string,date和datetime类型，也就是将后面的列变成时间的形式。
HASH分区，HASH分区也类似于RANGE分区，PARTITION BY HASH(store_id)，里面的strod_id必须是整数值，可以不用指定字句，写PARTITIONS 4，这样就会默认分区数为4.它的底层实现是基于MOD函数的，例如你要添加一个数值为9的数据，那么就会实现MOD(9,4)，这样就会放在1这个分区里面。
KEY分区，和HASH类似，HASH分区里面只能是一个列，而KEY分区里面可以是多个列，HSAH分区里面可以是列的表达式，而KEY分区不能为列的表达式。KEY分区在有主键或者唯一简答情况下，可以不用指定，会默认的为主键或者唯一键，如果没有的情况下，必须显示的指定出来。在底层的算法上，HSAH分区取的是MOD表达式的返回值，而KEY分区是取列的MD5值。
PARTITION BY KEY(s1)
PARTITIONS 10;
LINEAR HASH分区，是HASH分区的一种特殊情况
CREATE TABLE employees
( id INT NOT NULL, fname VARCHAR(30),
lname VARCHAR(30),
hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
separated DATE NOT NULL DEFAULT '9999-12-31',
job_code INT, store_id INT)
PARTITION BY LINEAR HASH( YEAR(hired) )
PARTITIONS 4;
这是一种线性哈希分区，对于给出的表达式expr，这条记录被存储在使用线性散列分区的分区号N从num中获取，其中，N的获得算法是
Step 1. 找到一个大于等于num的2的幂，这个值为V，V可以通过下面公式得到：
V = Power(2,Ceiling(Log(2,num)))
例如：刚才设置了4个分区，num=4，Log(2,4)=2,Ceiling(2)=2,power(2,2)=4,即V=4
Step 2. 设置N=F(column_list)&(V-1)
例如：刚才V=4，store_id=234对应的N值，N = 234&（4-1） =2
Step 3. 当N>=num,设置V=Ceiling(V/2),N=N&(V-1)
例如：store_id=234,N=2<4,所以N就取值2，即可。
假设上面算出来的N=5，那么V=Ceiling(2.5)=3,N=234&(3-1)=1,即在第一个分区。
线性哈希分区的优点是分区的添加，删除，合并和拆分要快得多，这在处理包含极大量（兆兆字节）数据的表时非常有用。缺点是与使用常规散列分区获得的分布相比，数据不太可能在分区之间均匀分布。
LINEAR KEY类似于LINEAR HSAH，只是算法不同。
4.读写分离，主从复制
对于绝大多数情况来说，读的情况要远远大于写的情况，所以一般都是一个主库，一个从库，也可以是两个从库，从库是由主库复制过来的，也就是主-从-从部署模型。所以，一般写的操作都是在主库里面进行的，然后再异步同步到从库，这个时候如果主库崩溃了，那么从库也就崩溃。在主库同步到从库中间，如果系统当时处于过度繁忙状态，会导致同步的延迟会明显，如果从库的使用次数过于频繁，也就导致延迟的问题明显。所以，主库就会显得更加重要，是整个集群的瓶颈。还有一个是主-主-从部署模式，两个主库和一个从库，对于稳定性提高了很多，不过在性能上会降低很多。对于具体使用哪种部署模式，如果读的压力过大，就采用主-从-从，写的压力过大，就采用主-主-从。