由 dawei 在iOS电商后台开发中，随着业务规模的扩大，单表数据量可能迅速增长，导致查询效率下降。此时，分表分库成为优化数据库性能的重要手段。
AI生成3D模型，仅供参考
分表是指将一个大表拆分成多个结构相同的子表，按一定规则（如用户ID、时间等）进行划分。这样可以减少单个表的数据量，提升查询和写入效率。
分库则是将数据分布到多个数据库实例中，通常基于业务模块或地域进行划分。分库能有效分散数据库压力，避免单点故障，提高系统的可用性和扩展性。
实施分表分库前，需评估业务场景和数据增长趋势。例如，订单表可按用户ID取模分表，而商品信息表则可按商品类别分库。合理的分片策略是关键。
在代码层面，需要对数据库操作进行封装，动态切换数据源和表名。可以使用中间件如ShardingSphere来简化分库分表的管理，降低开发复杂度。
数据一致性是分表分库后需要重点关注的问题。事务处理、跨库查询等场景需谨慎设计，必要时引入分布式事务框架保障数据完整。
定期监控和优化也是分表分库后的常规工作。通过分析慢查询日志、调整分片策略，确保系统持续高效运行。