1，水平分表： 一条记录一条记录切断分出来！
2, 垂直分表： 把常用的 ，不常用的，字段很长的拆出来！
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，不过度那些百万级，千万级的数据库表，即便优化过后，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2种：水平拆分和垂直拆分，俩者各有利弊，适用于不同的情况。
水平拆分是指数据表行的拆分，表的行数超过了200万时，就会变慢，这时候可以把一张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400万的用户表users,为提高其查询效率我们把其分成4张表user1,user2,user3,user4
通过ID 取模的方式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式来查询。
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id0,那么会得到0-99的数，查询表的时候，将表名qq和取模的数连接起来，就构建了表名。比如：123456789用户，取模的89，那么就得到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，只满足部分查询的高效查询需求。这时候就要在产品策划上，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选择年，然后才能进行查询
水平拆分的优点：
表关联基本能够在数据库端全部完成；
不会存在某些超大型数据量和高负载的表遇到瓶颈的问题；
应用程序端整体架构改动相对较少；
事物处理相对简单
只要切分规则能定义好，基本上较难遇到扩展性限制；
水平切分的缺点：
切分规则相对更为复杂，很难抽象出一个能满足整个数据库的切分规则；
后期数据的维护难度有所增加，人为手工定位数据更为困难；
应用系统各模块耦合度较高，可能会对后面数据的迁移拆分造成一定的困难。
垂直拆分
垂直拆分是指表数据列的拆分，把一张列比较多的表拆分成多张表。表的记录并不多，但是字段却很长，表占用空间很大，检索表的时候需要执行大量的IO,严重降低了性能。这时候需要把大的字段拆分到另外一个表，并且该表与原表是一对一的关系。
通常我们按照以下规则进行垂直拆分：
1，把不常用的字段单独放在一个表；
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；
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
垂直切分的优点
数据库的拆分简单明了，拆分规则明确
应用程序模块清晰明确，整合容易
数据维护方便易行，容易定位
垂直切分的缺点
部分表关联无法再数据库级别完成，需要在程序中完成
对于访问极其频繁且数据量超大的表仍然存在性能瓶颈，不一定满足需求；
事务处理相对更为复杂；
切分达到一定程度后。扩展性会遇到限制
过度切分可能会带来系统过度复杂而难以维护；
