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数据库中的水平拆分是什么？很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。
垂直拆分后遇到单机瓶颈，可以使用水平拆分。
相对于垂直拆分的区别是：
垂直拆分是把不同的表拆到不同的数据库中，而水平拆分是把同一个表拆到不同的数据库中。
相对于垂直拆分，水平拆分不是将表的数据做分类，而是按照某个字段的某种规则来分散到多个库之中，每个表中包含一部分数据。简单来说，我们可以将数据的水平切分理解为是按照数据行的切分，就是将表中 的某些行切分到一个数据库，而另外的某些行又切分到其他的数据库中，主要有分表，分库两种模式。
优点有：
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。
缺点有：
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。
拆分原则
1. 尽量不拆分，架构是进化而来，不是一蹴而就。(SOA)
2. 大可能的找到最合适的切分维度。
3. 由于数据库中间件对数据Join 实现的优劣难以把握，而且实现高性能难度极大，业务读取 尽量少使用多表Join -尽量通过数据冗余，分组避免数据垮库多表join。
4. 尽量避免分布式事务。
5. 单表拆分到数据1000万以内。
切分方案
范围、枚举、时间、取模、哈希、指定等
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