目前很多互联网系统都存在单表数据量过大的问题，这就降低了查询速度，影响了客户体验。为了提高查询速度，我们可以优化sql语句，优化表结构和索引，不过对那些百万级千万级的数据库表，即便是优化过后，查询速度还是满足不了要求。这时候我们就可以通过分表降低单次查询数据量，从而提高查询速度，一般分表的方式有两种：水平拆分和垂直拆分，两者各有利弊，适用于不同的情况。
水平拆分
水平拆分是指数据表行的拆分，表的行数超过200万行时，就会变慢，这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放。 
通常情况下，我们使用取模的方式来进行表的拆分;比如一张有400W的用户表users，为提高其查询效率我们把其分成4张表users1，users2，users3，users4
通过用ID取模的方法把数据分散到四张表内Id%4+1 = [1,2,3,4]
然后查询,更新,删除也是通过取模的方法来查询。
例：QQ的登录表。假设QQ的用户有100亿，如果只有一张表，每个用户登录的时候数据库都要从这100亿中查找，会很慢很慢。如果将这一张表分成100份，每张表有1亿条，就小了很多，比如qq0,qq1,qq1…qq99表。
用户登录的时候，可以将用户的id%100，那么会得到0-99的数，查询表的时候，将表名qq跟取模的数连接起来，就构建了表名。比如123456789用户，取模的89，那么就到qq89表查询，查询的时间将会大大缩短。
另外部分业务逻辑也可以通过地区，年份等字段来进行归档拆分;进行拆分后的表，只能满足部分查询的高效查询需求，这时我们就要在产品策划上，从界面上约束用户查询行为。比如我们是按年来进行归档拆分的,这个时候在页面设计上就约束用户必须要先选择年,然后才能进行查询;在做分析或者统计时，由于是自己人的需求,多点等待其实是没关系的,并且并发很低,这个时候可以用union把所有表都组合成一张视图来进行查询,然后再进行查询。
垂直拆分
垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表。把大的字段拆分到另一个表，并且该表与原表是一对一的关系。
垂直拆分的优点是：
1. 可以使得数据变小，一个数据块（block）就能存放更多的数据，在查询时就会减少I/O次数（每次查询时读取的Block就少，磁盘按页储存，在B+树叶节点一页可以放更多行数据。数据小，读一个范围的数据可能只用读一页一次IO就够了）
2. 可以达到最大化利用Cache的目的，具体在垂直拆分的时候可以将不常变的字段放一起，将经常改变的放一起（更新操作会让查询缓存无效）
3. 数据维护简单
（垂直分表的意义：https://juejin.im/post/5b652a385188251b176a873e）
通常我们按以下原则进行垂直拆分:
1，把不常用的字段单独放在一张表;,
2，把text，blob等大字段拆分出来放在附表中;
3，经常组合查询的列放在一张表中;
例如学生答题表tt：有如下字段：
Id name 分数 题目 回答
其中题目和回答是比较大的字段，id name 分数比较小。
如果我们只想查询id为8的学生的分数：select 分数 from tt where id = 8;虽然知识查询分数，但是题目和回答这两个大字段也是要被扫描的，很消耗性能。但是我们只关心分数，并不想查询题目和回答。这就可以使用垂直分割。我们可以把题目单独放到一张表中，通过id与tt表建立一对一的关系，同样将回答单独放到一张表中。这样我们插叙tt中的分数的时候就不会扫描题目和回答了。