前几天帮一个粉丝排查问题：他把用户表做了水平分表（按ID哈希分8表），结果查询用户详情时需要联表8次，性能比单表还慢。细问才知道，他的用户表其实只有30个字段，其中25个是低频访问的大字段——明明该垂直分表，却选错了水平拆分，白踩一个大坑。

分库分表的核心坑，往往不是“技术难”，而是“选错拆分方式”：垂直拆分能解决的问题，用水平拆分只会徒增复杂度；该水平拆分时用垂直拆分，性能瓶颈根本解不了。

今天就把“垂直拆分”和“水平拆分”的适用场景、实操案例（附SQL）、优缺点讲透，最后附上高频面试题的答题模板，看完再也不会选错。

一、垂直拆分：按“业务/字段”拆，让数据“职责单一”

垂直拆分的逻辑很简单：把“不相关的字段或业务”分开，让每个库/表只负责一件事。就像整理衣柜，上衣和裤子分开放，找的时候更快——核心是“做减法”。

1. 垂直分表：解决“单表字段太多，大字段拖慢查询”什么时候用？

当你的表符合这3个特征，优先垂直分表：

单表字段数超过20个（比如用户表有30个字段，大部分很少用）；存在大字段（如TEXT类型的“个人简介”、长VARCHAR的“头像URL”）；核心查询（如列表、登录）只用到少数字段，大部分字段很少查。实操案例：用户表垂直分表（附SQL）

拆分前：单表user包含所有字段，查询登录信息时也会加载大字段，浪费IO。

CREATE TABLE `user` ( `id` bigint(20) NOT NULL PRIMARY KEY, -- 用户ID `username` varchar(50) NOT NULL, -- 用户名（高频） `phone` varchar(20) NOT NULL, -- 手机号（高频） `password` varchar(100) NOT NULL, -- 密码（高频，登录用） `avatar` varchar(255) DEFAULT NULL, -- 头像URL（大字段，低频） `introduction` text DEFAULT NULL, -- 个人简介（超大字段，极少用） `reg_ip` varchar(50) DEFAULT NULL -- 注册IP（低频）) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

拆分后：拆成user_core（核心高频字段）和user_extra（扩展低频字段），查询时按需选择表。

-- 核心表：只存高频访问字段，查询效率高CREATE TABLE `user_core` ( `id` bigint(20) NOT NULL PRIMARY KEY, `username` varchar(50) NOT NULL, `phone` varchar(20) NOT NULL, `password` varchar(100) NOT NULL) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;-- 扩展表：存低频/大字段，仅在需要时查询CREATE TABLE `user_extra` ( `user_id` bigint(20) NOT NULL PRIMARY KEY, -- 与user_core.id关联 `avatar` varchar(255) DEFAULT NULL, `introduction` text DEFAULT NULL, `reg_ip` varchar(50) DEFAULT NULL, -- 外键关联，保证数据一致性（可选） CONSTRAINT `fk_user_extra_id` FOREIGN KEY (`user_id`) REFERENCES `user_core` (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

查询优化：

登录场景（只需核心字段）：直接查user_core，避免加载大字段-- 原来查全表：SELECT * FROM user WHERE phone = '13800138000'; -- 现在只查核心表，速度提升3倍+ SELECT id, username, password FROM user_core WHERE phone = '13800138000';查看详情（需扩展字段）：必要时才JOIN，减少不必要的IOSELECT c.id, c.username, e.avatar, e.introduction FROM user_core c LEFT JOIN user_extra e ON c.id = e.user_id WHERE c.id = 1001; -- 仅在查看详情时执行优点与坑点

优点

坑点

单表字段少，查询时IO更少（一页能加载更多行）；<br>核心字段缓存命中率更高（节省内存）。

需关联查询（JOIN），增加代码复杂度；<br>事务操作要同时处理两张表（如创建用户需插core和extra）。

2. 垂直分库：解决“单库职责太重，业务互相影响”

什么时候用？

当你的系统出现这3种情况，该垂直分库了：

业务模块清晰（如用户、订单、商品能明确分开）；某类业务并发高（如订单促销），拖慢其他业务（如用户登录）；单库数据量太大（超过50GB），备份、扩容都麻烦。实操案例：电商系统垂直分库

拆分前：所有表挤在一个库（ecommerce_db），订单促销时，订单表的高并发会拖垮用户表和商品表。

ecommerce_db/ ├─ user（用户表）、address（地址表） ├─ order（订单表）、order_item（订单项表） └─ goods（商品表）、stock（库存表）

拆分后：按业务拆成3个独立库，各自负责一块业务，互不干扰。

user_db/（用户相关） ├─ user（用户表） └─ address（地址表） order_db/（订单相关） ├─ order（订单表） └─ order_item（订单项表） goods_db/（商品相关） ├─ goods（商品表） └─ stock（库存表）

效果：

订单搞促销时，order_db再忙，user_db（用户登录）和goods_db（商品浏览）不受影响；各库可独立扩容（如order_db用SSD提升写入速度，user_db加内存提升缓存）；开发团队分工更清晰（订单团队只关心order_db）。优点与坑点

优点

坑点

业务隔离，避免“一个业务崩全库崩”；<br>各库可按需优化（硬件、参数）。

跨库事务难处理（如创建订单需扣库存，涉及order_db和goods_db）；<br>跨库查询复杂（如“查用户的订单及商品信息”需查3个库）。

二、水平拆分：按“数据行”拆，让数据“量少减负”

水平拆分的逻辑是：把同一张表的行数据，按规则分到多个表（甚至库），每个子表结构相同，合起来是完整数据。就像把1大袋米分成10小袋，每袋重量变轻，搬运更轻松——核心是“做除法”。

1. 水平分表：解决“单表数据量过大，查询变慢”什么时候用？

当你的表满足这3个条件，必须水平分表：

单表数据量超过千万级（MySQL单表建议阈值：500万-2000万行）；索引优化、SQL调优后，查询仍很慢（如查近3个月数据要5秒+）；写入频繁（如订单表、日志表），单表写入性能不足（每秒写入超1000条）。3种常用拆分规则（附SQL案例）

水平分表的关键是“选对规则”，要保证数据均匀分布，且符合查询习惯。

（1）范围拆分：按时间/ID区间（最常用）

适用场景：数据有明显递增特征（如订单表按时间、用户表按ID区间），适合“冷热数据分离”（老数据归档）。

案例：订单表按月份分表

拆分规则：每月一张表（order_202310、order_202311），新订单自动写入当月表。

-- 2023年10月订单表CREATE TABLE `order_202310` ( `id` bigint(20) NOT NULL PRIMARY KEY, `order_no` varchar(50) NOT NULL, `user_id` bigint(20) NOT NULL, `amount` decimal(10,2) NOT NULL, `create_time` datetime NOT NULL, -- 按该字段分表 KEY `idx_user_id` (`user_id`) -- 按用户ID查询的索引) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;-- 2023年11月订单表（结构同上）CREATE TABLE `order_202311` (...);

查询优化：查哪个月的数据，直接路由到对应表，避免全表扫描

-- 查2023年10月的订单，只查order_202310SELECT * FROM order_202310 WHERE user_id = 1001;

（2）哈希拆分：按关键字哈希取模（均衡性最好）

适用场景：查询分散，无明显时间特征（如用户表、商品表），需保证数据均匀分布。

案例：用户表按ID哈希分4表

拆分规则：user_id % 4（拆成user_0到user_3），用户ID除以4余0的放user_0，余1的放user_1……

-- user_id%4=0 的用户存这里CREATE TABLE `user_0` ( `id` bigint(20) NOT NULL PRIMARY KEY, -- user_id `username` varchar(50) NOT NULL, `phone` varchar(20) NOT NULL) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;-- user_id%4=1 的用户存这里（结构同上）CREATE TABLE `user_1` (...);-- user_2、user_3 类似

查询优化：先算哈希值，再查对应表

-- 查user_id=1001的用户：1001%4=1 → 查user_1SELECT * FROM user_1 WHERE id = 1001;

（3）列表拆分：按固定枚举值（业务相关性强）

适用场景：查询常按枚举值过滤（如按地区、状态），方便业务隔离。

案例：订单表按地区分表

拆分规则：按用户所在地区分表（order_beijing、order_shanghai、order_other）

CREATE TABLE `order_beijing` (...); -- 北京用户的订单CREATE TABLE `order_shanghai` (...); -- 上海用户的订单CREATE TABLE `order_other` (...); -- 其他地区用户的订单

优点与坑点

优点

坑点

单表数据量大幅减少，查询/写入速度提升10倍+；<br>可按需扩容（如新增月份表）。

跨表查询复杂（如查“所有表的前10条数据”需聚合）；<br>分页查询易错乱（如“查第10页”需从所有表取数再排序）。

2. 水平分库：解决“单库并发过高，资源不够用”什么时候用？

水平分表后，若单库仍满足以下情况，需水平分库：

单库并发过高（每秒写入超5000次，连接数常超800）；单库存储容量不足（数据量超1TB，磁盘空间紧张）；需异地部署（如北京库+上海库，就近访问）。实操案例：订单表水平分库分表

拆分规则：先按“用户ID%2”分2个库（order_db_0、order_db_1），每个库内再按“用户ID%4”分4张表（order_0到order_3）。

order_db_0/（用户ID%2=0） ├─ order_0（用户ID%4=0） ├─ order_1（用户ID%4=1） └─ ...（共4张表） order_db_1/（用户ID%2=1） ├─ order_0（用户ID%4=0） ├─ order_1（用户ID%4=1） └─ ...（共4张表）

路由逻辑：查user_id=1001的订单

算1001%2=1 → 路由到order_db_1；算1001%4=1 → 路由到order_db_1中的order_1表；最终查询：select * from order_db_1.order_1 where user_id=1001。优点与坑点

优点

坑点

分散单库并发压力（连接数、CPU、IO分散）；<br>存储容量扩展（多库突破单库磁盘限制）。

分布式事务难处理（跨库操作需保证一致性）；<br>路由逻辑复杂（需同时判断库和表）。

三、4种拆分方式对比：一张表讲清怎么选

拆分方式

解决的核心问题

数据特征

适合场景

复杂度

垂直分表

单表字段太多，大字段拖慢查询

表结构不同，数据互补

字段多、有大字段、高频/低频字段分明

低

垂直分库

单库职责重，业务互相影响

库内表独立，业务隔离

业务模块清晰、不同业务压力差异大

中

水平分表

单表数据量过大，查询慢

表结构相同，数据互补

单表千万级以上、写入频繁

中

水平分库

单库并发过高，资源瓶颈

库和表结构都相同

水平分表后仍并发高、单库容量不足

高

决策指南：记住“3个优先”优先垂直拆分：先通过垂直分库隔离业务（如用户、订单、商品分开），再通过垂直分表优化大字段（如用户表拆核心/扩展表）。这一步能解决80%的“业务耦合”问题，且复杂度低。再考虑水平拆分：垂直拆分后，若单表数据量仍超千万级（查询慢），用水平分表；单库并发仍超千级（连接满），用水平分库。优先分表，后分库：分表只需改表名路由，分库涉及跨库事务和连接管理，复杂度更高。能分表解决的，就先不分库。面试必问：“订单表用哪种拆分方式？为什么？”

答题模板（按这个逻辑答，面试官会觉得你落地过）：

“我们订单表用了‘水平分表+范围拆分’：

因为订单表数据量超2亿行（单表太大），且查询多按‘时间’过滤（如查近3个月订单），按月份分表后，单表数据量降到1000万级，查询速度提升10倍；同时做了垂直分库，把订单表单独放order_db，避免和用户表、商品表抢资源；暂时没做水平分库，因为当前单库并发（每秒3000写入）还能扛，后续业务增长了再考虑按用户ID哈希分2个库。”小结：拆分的本质是“取舍”

垂直拆分取“业务清晰”，舍“跨表查询复杂度”；水平拆分取“数据量分散”，舍“跨表事务复杂度”。没有完美的方案，只有适合业务的选择。

下一篇讲“分库分表用手动编码还是中间件？Sharding-JDBC和MyCat怎么选？”，附核心配置和面试对比题，关注不错过～

你项目中用了哪种拆分方式？踩过什么坑？评论区聊聊，我来帮你分析～

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