由 dawei 在iOS开发中，虽然我们主要关注的是客户端逻辑和用户体验，但后端数据库的性能优化同样至关重要。当数据量增长到一定程度时，MySQL单库单表的瓶颈会逐渐显现，分库分表成为必然选择。
AI生成3D模型，仅供参考
分库分表的核心在于将数据按照一定规则拆分到不同的数据库或表中，从而降低单个数据库的压力，提升查询效率。常见的分片策略包括按用户ID、时间、地域等字段进行哈希或范围划分。
实践中，需要考虑分片键的选择。分片键应具备高基数和均匀分布的特点，避免数据倾斜。例如，使用用户ID作为分片键比使用时间更合适，因为时间可能集中在某些时间段。
分库分表后，跨分片查询变得复杂。通常需要引入中间件如ShardingSphere或MyCat来管理路由和聚合查询，减少对应用层的侵入性。同时，事务管理也需重新设计，避免跨分片事务带来的性能损耗。
数据迁移是分库分表过程中最具挑战的部分。需制定详细的迁移计划，确保数据一致性，并在低峰期进行操作。可借助工具如DataX或自研脚本实现数据同步。
分库分表并非万能解药，需根据业务场景权衡利弊。对于读多写少的场景，可优先考虑读写分离；对于数据量较小的业务，保持单库单表反而更简单高效。