物理服务机的CPU、内存、存储设备、连接数等资源有限，某个时段大量连接同时执行操作，会导致数据库在处理上遇到性能瓶颈。为了解决这个问题，行业先驱门充分发扬了分而治之的思想，对大库表进行分割，

然后实施更好的控制和管理，同时使用多台机器的CPU、内存、存储，提供更好的性能。而分治有两种实现方式：垂直拆分和水平拆分。

• 垂直拆分(Scale Up)分为垂直分库和垂直分表，主要按功能模块拆分，以解决各个库或者各个表之间的资源竞争。比如分为订单库、商品库、用户库...这种方式，多个数据库之间的表结构是不同的。
• 水平拆分(Scale Out)又分为库内分表和分库分表，来解决单表中数据量增长出现的压力，这些数据库中的表结构完全相同。

详细可以参考笔者的这两篇文章:

《MySQL全面瓦解28：分库分表》

《MySQL全面瓦解29：分库分表之Partition功能详解》

既然已经是实现了分库分表的方案,那么就需要有便捷的组件来支持管理.

分库分表中间件是数据库架构中用于解决高并发、大数据量等问题的关键组件。这些中间件通过数据分片、路由、负载均衡等功能，提高了数据库的性能和扩展性。以下是一些常见的分库分表中间件介绍：

概述：

• ShardingSphere是一款开源的分布式数据库中间件，提供了分库分表、读写分离、分布式事务等功能。
• 它支持多种数据库，如MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server等，并且可以与现有的数据库系统无缝集成。

架构与原理：

ShardingSphere由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar三个主要组件组成。

• Sharding-JDBC：用于实现分库分表功能的模块，它可以在应用层通过简单的配置实现透明的分库分表操作。
• Sharding-Proxy：用于实现数据库代理功能的模块，它可以将数据库请求路由到不同的数据库节点上，实现读写分离和负载均衡。
• Sharding-Sidecar（规划中）：定位为Kubernetes的云原生数据库代理，以Sidecar的形式代理所有对数据库的访问。

其原理是通过数据分片和路由来实现分库分表。数据分片是将数据划分为多个片段，每个片段存储在不同的数据库实例或数据表中；路由则是根据数据的分片规则将请求路由到对应的数据库实例或数据表上。