由 dawei 在iOS电商项目中，随着用户量和订单量的激增，单表数据量可能达到数百万甚至上千万条，此时MySQL的性能会明显下降。为了提升系统稳定性与查询效率，分表分库成为一种常见解决方案。
AI设计草图，仅供参考
分表是指将一个大表拆分成多个结构相同但数据不同的小表。例如，按用户ID取模进行水平分表，可以将订单表按用户ID分布到不同的子表中。这样可以减少单个表的数据量，提高查询速度。
分库则是将整个数据库拆分为多个物理数据库，每个数据库存储部分数据。常见的做法是根据业务逻辑或用户地域划分，比如将不同地区的用户数据存储在不同的数据库中。这有助于分散数据库压力，避免单点故障。
在实际操作中，需要考虑分表分库后的数据一致性、事务处理以及查询路由。使用中间件如ShardingSphere可以简化分片逻辑，自动处理数据源路由和SQL解析。
同时，分表分库后需定期进行数据迁移和扩容，确保系统能够灵活应对业务增长。•监控和日志分析也是保障系统稳定的重要手段。
总体而言，分表分库能有效解决MySQL在高并发场景下的性能瓶颈，但需要结合业务特点合理设计，并做好后续维护工作。