解决方式：
水平分库分表，由单点分布到多点数据库中，从而降低单点数据库压力。
集群方案：解决DB宕机带来的单点DB不能访问问题。
读写分离策略：极大限度提高了应用中Read数据的速度和并发量。无法解决高写入压力

什么是数据库切分
举个简单的例子：我们针对一个Blog应用中的日志来说明，比如日志 文章（article）表有如下字段：
article_id(int),title(varchar(128)),content(varchar(1024)),user_id(int)

blog的应用中，用户分为两种：浏览者和blog的主人。浏览者浏览某个blog，实际上是在一个特定的用户的blog下进行浏览的，而blog的主人管理自己的blog，也同样是在特定的用户blog下进行操作的（在自己的空间下）。所谓的特定的用户，用数据库的字段表示就是“user_id”。它就是我们需要的分库的依据和规则的基础。

我们可以将user_id为1～10000的所有的文章信息放入DB1中的article表中，将user_id为10001～20000的所有文章信息放入DB2中的article表中，以此类推，一直到DBn。这样一来，文章数据就很自然的被分到了各个数据库中，达到了数据切分的目的。

利用这个user_id，利用分库时候的规则，反过来定位具体的数据库，利用分库的规则，反向的路由到具体的DB，这个过程我们称之为“DB路由”。为了切分，我们在数据库的表中用作区分的冗余字段叫做分库的标记字段

为什么要切分
负载高点时，Master-Slaver模式中存在瓶颈。现有技术中，在负载高点时使用相关的Replication机制来实现相关的读写的吞吐性能。这种机制存在两个瓶颈：一是有效性依赖于读操作的比例，这里Master往往会成为瓶颈所在，写操作时需要一个顺序队列来执行，过载时Master会承受不住，Slaver的数据同步延迟也会很大，同时还会消耗CPU的计算能力，为write操作在Master上执行以后还是需要在每台slave机器上都跑一次。而Sharding可以轻松的将计算，存储，I/O并行分发到多台机器上，这样可以充分利用多台机器各种处理能力，同时可以避免单点失败，提供系统的可用性，进行很好的错误隔离。

如何切分
数据切分可以是物理上的，对数据通过一系列的切分规则将数据分布到不同的DB服务器上，通过路由规则路由访问特定的数据库，这样一来每次访问面对的就不是单台服务器了，而是N台服务器，这样就可以降低单台机器的负载压力。

数据切分也可以是数据库内的，对数据通过一系列的切分规则，将数据分布到一个数据库的不同表中
比如将article分为article_001,article_002等子表，若干个子表水平拼合有组成了逻辑上一个完整的article表，这样做的目的其实也是很简单的。举个例子说明，比如article表中现在有5000w条数据，此时我们需要在这个表中增加（insert）一条新的数据，insert完毕后，数据库会针对这张表重新建立索引，5000w行数据建立索引的系统开销还是不容忽视的。但是反过来，假如我们将这个表分成100个table呢，从article_001一直到article_100，5000w行数据平均下来，每个子表里边就只有50万行数据，这时候我们向一张只有50w行数据的table中insert数据后建立索引的时间就会呈数量级的下降，极大了提高了DB的运行时效率，提高了DB的并发量。

分库降低了单点机器的负载；分表，提高了数据操作的效率，尤其是Write操作的效率。
要想做到数据的水平切分，在每一个表中都要有相冗余字符作为切分依据和标记字段

分库的方式和规则：
(1) 按号段分：
user_id为区分，1～1000的对应DB1，1001～2000的对应DB2，以此类推；
优点：可部分迁移
缺点：数据分布不均

(2)    hash取模分：

对user_id进行hash（或者如果user_id是数值型的话直接使用user_id的值也可），然后用一个特定的数字，比如应用中需要将一个数据库切分成4个数据库的话，我们就用4这个数字对user_id的hash值进行取模运算，也就是user_id%4,这样的话每次运算就有四种可能：结果为1的时候对应DB1；结果为2的时候对应DB2；结果为3的时候对应DB3；结果为0的时候对应DB4，这样一来就非常均匀的将数据分配到4个DB中。
优点：数据分布均匀
缺点：数据迁移的时候麻烦，不能按照机器性能分摊数据

(3)    在认证库中保存数据库配置
就是建立一个DB，这个DB单独保存user_id到DB的映射关系，每次访问数据库的时候都要先查询一次这个数据库，以得到具体的DB信息，然后才能进行我们需要的查询操作。
优点：灵活性强，一对一关系
缺点：每次查询之前都要多一次查询，性能大打折扣

(4)使用中间件来完成分库分表操作

通过mycat ,cobar,atlas ，oneproxy等
优点：通过一定的算法将数据库拆成多份，然后中间件在应用层再把多个物理库打包成一个逻辑库。这样对程序来说是透明的，不需要关心数据到底存在了哪个数据库中。
缺点：对DBA要求要稍微高一点。熟悉中间件原理。但是中间件或多或少都有一些bug 。最好只用里边的基本功能，而且对join ，分布式事务支持性差。

分布式数据库解决海量数据的存访方案
（1）提供分库规则和路由规则（RouteRule简称RR），将切分规则直接内嵌入本系统；
（2）引入集群（Group）的概念，解决容错性的问题，保证数据的高可用性；
（3）引入负载均衡策略（LoadBalancePolicy简称LB）；
（4）引入集群节点可用性探测机制，对单点机器的可用性进行定时的侦测，以保证LB策略的正确实施，以确保系统的高度稳定性；
（5）引入读/写分离，提高数据的查询速度；