與垂直拆分對應的還有數據水平拆分，數據水平拆分就是把同一個表的數據拆分到兩個數據庫中，產生數據水平拆分的原因是某個業務的數據表的數據量或者更新量達到了單個數據庫的瓶頸，這個時候就可以把表拆到兩個或者多個數據庫中。?

數據水平拆分與讀寫分離的區別是，讀寫分離解決的是讀壓力大的問題，對于數據量大或者更新量大的情況并不起作用。?

數據水平拆分與數據垂直拆分的區別是，垂直拆分是把不同的表拆分到不同的數據庫，而水平拆分是把同一個表拆分到不同的數據庫中。?

我們可以進一步把用戶表拆分到兩個數據庫中，它們擁有結構一模一樣的用戶表，而且每個庫中的用戶表都只涵蓋了一部分的用戶，兩個數據庫的用戶和在一起就相當于沒有拆分之前的用戶表?

水平拆分帶來的影響?
1. sql路由問題，需要根據一個條件來決定當前請求發到那個數據庫中?
2. 主鍵的處理，不能采用自增id，需要全局id?
3. 由于同一個業務的數據被拆分到不同的數據庫，因此涉及到一些查詢需要跨兩個數據庫獲
取，如果數據量太大并且需要分頁，就比較難處理了?

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的垂直拆分后，遇到瓶颈，数据水平拆分的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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