切分计算（水平切分）

切分计算（水平切分）拆分规则抽象好，join 操作基本可以数据库做；优点：3、按照日期，将不同月甚至日的数据分散到不同的库中；4、按照某个特定的字段求摸，或者根据特定范围段分散到不同的库中，具体需求，具体分析5、从数据的角度来分析，iot中设备的上报数据量比较大，大棚里查询某个设备某个时间点上报的数据，或者时间段内上报的数据，那么就需要按照大棚来进行拆分，不同大棚的数据拆分到不同的数据库中，不同的数据按照大棚id做分组，这样所有的数据查询 join 都会在单库内解决；

由于垂直切分是按照业务的分类将表分散到不同的库，所以有些业务表会过于庞大，存在单库读写与存储瓶颈，所以就需要水平拆分来做解决。

典型拆分规则：

1、从会员的角度来分析，商户订单交易类系统中查询会员某天某月某个订单，那么就需要按照会员结合日期来拆分，不同的数据按照会员 ID 做分组，这样所有的数据查询 join 都会在单库内解决；

2、按照用户 ID 求模，将数据分散到不同的数据库，具有相同数据用户的数据都被分散到一个库中；

3、按照日期，将不同月甚至日的数据分散到不同的库中；

4、按照某个特定的字段求摸，或者根据特定范围段分散到不同的库中，具体需求，具体分析

5、从数据的角度来分析，iot中设备的上报数据量比较大，大棚里查询某个设备某个时间点上报的数据，或者时间段内上报的数据，那么就需要按照大棚来进行拆分，不同大棚的数据拆分到不同的数据库中，不同的数据按照大棚id做分组，这样所有的数据查询 join 都会在单库内解决；

优点：

拆分规则抽象好，join 操作基本可以数据库做；

不存在单库大数据，高并发的性能瓶颈；

应用端改造较少；

提高了系统的稳定性跟负载能力。

缺点：

拆分规则难以抽象；

分片事务一致性难以解决；

数据多次扩展难度跟维护量极大；

跨库 join 性能较差。