数据切分根据其切分类型，可以分为两种方式：垂直（纵向）切分和水平（横向）切分

1、垂直（纵向）切分

垂直切分常见有垂直分库和垂直分表两种。

垂直分库就是根据业务耦合性，将关联度低的不同表存储在不同的数据库。做法与大系统拆分为多个小系统类似，按业务分类进行独立划分。与"微服务治理"的做法相似，每个微服务使用单独的一个数据库。

垂直分表是基于数据库中的"列"进行，某个表字段较多，可以新建一张扩展表，将不经常用或字段长度较大的字段拆分出去到扩展表中。在字段很多的情况下（例如一个大表有100多个字段），通过"大表拆小表"，更便于开发与维护，也能避免跨页问题，MySQL底层是通过数据页存储的，一条记录占用空间过大会导致跨页，造成额外的性能开销。

另外数据库以行为单位将数据加载到内存中，这样表中字段长度较短且访问频率较高，内存能加载更多的数据，命中率更高，减少了磁盘IO，从而提升了数据库性能。

垂直切分的优点：

• 解决业务系统层面的耦合，业务清晰
• 与微服务的治理类似，也能对不同业务的数据进行分级管理、维护、监控、扩展等
• 高并发场景下，垂直切分一定程度的提升IO、数据库连接数、单机硬件资源的瓶颈

缺点：

• 部分表无法join，只能通过接口聚合方式解决，提升了开发的复杂度
• 分布式事务处理复杂
• 依然存在单表数据量过大的问题（需要水平切分）

2、水平（横向）切分

当一个应用难以再细粒度的垂直切分，或切分后数据量行数巨大，存在单库读写、存储性能瓶颈，这时候就需要进行水平切分了。

水平切分分为库内分表和分库分表，是根据表内数据内在的逻辑关系，将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中，每个表中只包含一部分数据，从而使得单个表的数据量变小，达到分布式的效果

库内分表只解决了单一表数据量过大的问题，但没有将表分布到不同机器的库上，因此对于减轻MySQL数据库的压力来说，帮助不是很大，大家还是竞争同一个物理机的CPU、内存、网络IO，最好通过分库分表来解决。

水平切分的优点：

• 不存在单库数据量过大、高并发的性能瓶颈，提升系统稳定性和负载能力
• 应用端改造较小，不需要拆分业务模块

缺点：

• 跨分片的事务一致性难以保证
• 跨库的join关联查询性能较差
• 数据多次扩展难度和维护量极大

水平切分后同一张表会出现在多个数据库/表中，每个库/表的内容不同。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/93724977

别再问什么是数据库分库分表了，看这里！>> https://blog.csdn.net/qq_41699100/article/details/92410196