由 dawei 在iOS开发中，随着业务数据量的不断增长，单表存储的数据量可能会达到数据库性能瓶颈。MySQL作为常用的关系型数据库，在面对大规模数据时，分表分库成为优化性能的重要手段。
AI生成3D模型，仅供参考
分表是指将一个大表按照一定规则拆分成多个小表，例如按时间、用户ID等字段进行水平拆分。这样可以减少单个表的数据量，提升查询效率，降低锁竞争和索引扫描的开销。
分库则是将数据分散到多个数据库实例中，通常用于解决单点数据库的性能和容量限制问题。通过分库，可以将读写压力分散到不同的数据库节点上，提高系统的整体吞吐能力。
在实际操作中，需要根据业务场景选择合适的分片策略。例如，按用户ID取模分表，或按时间范围分表，确保数据分布均匀，避免热点数据集中。
除了分表分库，还需关注数据一致性、事务管理以及查询路由等问题。使用中间件如ShardingSphere或MyCat可以简化分库分表的管理，实现透明的读写分离和数据路由。
•分表分库并非万能解药，需结合实际业务需求评估是否必要，并在实施前做好充分的测试与监控，确保系统稳定运行。