单表数据量过大时，该如何选择分库分表方案？

单表分库分表决策指南

在面对单表数据量过大时，我们经常需要考虑是否进行分库分表操作。分库和分表都能有效解决查询缓慢的问题，但针对不同的场景，需要选择最合适的方案。

分库与分表的区别

• 分库：将单一的数据库按一定规则拆分为多个数据库，每个数据库包含一部分数据。其主要目的是提高数据库的并发连接能力。
• 分表：将单一的数据表按一定规则拆分为多个表，每个表包含一部分数据。其主要目的是降低 B+ 树的高度，提高查询速度。

分表是否足够？

对于访问量较小但单表非常大的情况，只分表是否足够需要根据具体情况判断。如果业务并发连接数不高的前提下，单库分表确实可以满足提高查询速度的需求。

分库必分表

然而，需要注意的是，即使是只分表也不意味着分库就没必要了。分库不分表虽然可以提升查询速度，但存在以下问题：

• 硬盘读写瓶颈：数据库的瓶颈往往不在于 CPU 或 RAM，而在于硬盘速度，特别是随机读写速度。
• 提升 QPS/TPS 依赖于物理分离：分库分表的目的是将数据分布到不同的机器上，充分利用多核 CPU 和磁盘的吞吐能力。因此，即便将数据分到不同硬盘，也不如将其分到不同机器上提升更加明显。

因此，一般情况下，分库必分表。只有在并发连接数不高的前提下，单库分表才是一种可行的解决方案。

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