wydb项目主要是一个用于数据库相关框架学习的项目，包括分库分表框架、分布式事务框架等。
wydb
├── generator -- mybatis-plus代码生成器
├── sharding-jdbc-example -- sharding-jdbc框架使用demo
└── --
数据切分分为两种方式，纵向切分和水平切分 纵向切分 常见有纵向分库纵向分表两种。 1）. 纵向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。 2）. 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，将不经常用或者字段长度较大的字段拆出到扩展表中。在字段很多的情况下，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，这样表中字段长度越短且访问频次较高，内存能加载更多的数据，命中率更高，减少磁盘IO，从而提升数据库的性能。 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。 垂直切分的缺点 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。 分布式事处理复杂 依然存在单表数据量过大的问题。 水平切分 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依然巨大，存在单库读写，存储性能瓶颈，这时候需要进行水平切分。 水平切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，因些对于减轻mysql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。 水平切分缺点 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 数据多次扩展维度和维护量极大。
sharding-jdbc可以用来实现水平分库、水平分表、读写分离功能，详细介绍见官网， 官网地址：https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/overview/
当出现性能问题时首先考虑加缓存，然后考虑分表，只有在单台数据库实例无法满足并发要求时再考虑分库，水平分库的情况下所有库都必须有相同的表，并且每个表都会进行分库，只分表的情况下可以只对部分 大表进行分表即可。