分库分表仅适用于单表超千万行、高QPS、可接受最终一致性且具备分布式运维能力的场景；分片键应优先选高频查询字段如user_id，避免create_time导致热点；在线DDL需用gh-ost等工具规避锁表；分库后须监控慢SQL、数据倾斜及冷热分离。

分库分表不是万能解药，得看场景

大表问题核心是单机资源瓶颈：IO吞吐扛不住、查询响应变慢、DDL锁表时间不可控。分库分表能缓解，但会引入分布式事务、跨库JOIN、全局ID、数据迁移等新复杂度。真正适合的场景是：
- 单表数据量持续超千万行，且写入/查询QPS高
- 业务可接受最终一致性（如订单与物流状态不同步几秒）
- 团队具备中间件运维和分布式问题排查能力
- 原有架构已无法通过索引优化、读写分离、归档冷数据等方式解决

分片策略要对齐业务主键和查询模式

别一上来就按时间分片或随机哈希。优先考虑业务高频查询字段，比如：
- 订单表用 user_id 做分片键：90% 查询带用户维度，路由精准，避免跨库
- 若常按 order_no 查询，且 order_no 含时间戳+序列号，可用前缀哈希或范围分片
- 避免用 create_time 单独分片：易导致热点（如秒杀集中写入同一分片）
- 复合分片慎用：增加路由逻辑复杂度，中间件支持度不一（如ShardingSphere支持，MyCat较弱）

在线DDL必须绕过原生锁，靠工具+灰度

MySQL 5.6+ 虽支持 ALGORITHM=INPLACE，但仍有元数据锁（MDL）和部分场景仍需拷表。安全做法是：
- 小表（pt-online-schema-change 做双检
- 中大表（>100万行）：强制走 gh-ost，它基于binlog异步追平，全程无锁，支持暂停/回滚
- 所有DDL上线前，在影子库做全量压测：验证索引是否生效、慢查是否新增、应用SQL执行计划是否突变
- 变更窗口选在低峰期，并配置 --max-load="Threads_running=25" 等阈值自动暂停

分库后运维要补上“看不见”的能力

分片不是切完就结束，日常要盯住这些点：
- 慢SQL必须聚合分析：ShardingSphere Proxy 日志 + 开启 sql.show=true，识别未命中分片键的广播查询
- 定期校验分片数据倾斜：用 SELECT table_schema, table_name, data_length FROM information_schema.tables 对比各分片大小，偏差超30%就要重平衡
- 冷热分离自动化：把 create_time 的历史订单归档到独立归档库，应用层路由规则同步更新
- 全局唯一ID不能只靠数据库自增：统一用雪花算法（Snowflake）或数据库号段模式，避免分片间主键冲突

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