分库分表是高并发写入超限后的硬需求，需权衡时机、分片键选择、全局ID生成、中间件选型及聚合查询优化，核心在于业务能否接受最终一致性与分布式妥协。

单库单表撑不住高并发写入时，分库分表是硬需求

当 INSERT 和 UPDATE 请求持续超过每秒几千次，且主库 CPU 常年 >80%、慢查询陡增、主从延迟飙升到分钟级，说明单实例的写能力已触顶。MySQL 单表超过 5000 万行后，即使有索引，ALTER TABLE 可能锁表数小时，DELETE 旧数据也容易拖垮复制线程。这不是“要不要做”，而是“再不做线上就要抖动甚至挂掉”。

分库分表不是越早越好，但拖到主键自增溢出就晚了

过早分库分表会引入路由复杂度、跨库事务难保证、JOIN 和 GROUP BY 变得低效甚至不可用。常见误判点：只看数据量，不看访问模式。比如日志类表虽有百亿行，但基本只按时间范围 SELECT，用分区表（PARTITION BY RANGE）就够了；而用户订单表既有高频按 user_id 查询，又有按 order_no 查单条，这才真正需要分库分表。

• 分库前必须确认业务能否接受最终一致性——分布式事务（如 Seata）代价远高于应用层补偿
• 分表键选错会导致热点，比如用 create_time 分片，所有新订单都打到最新分片，其他分片闲置
• 自增主键在分库后失效，必须改用 SNOWFLAKE、UUID 或号段模式生*局唯一 id

ShardingSphere 和 MyCat 的核心差异在 SQL 兼容性上

如果你的业务重度依赖 SELECT * FROM t1 JOIN t2 ON t1.id = t2.t1_id，优先选 ShardingSphere-JDBC：它在 JDBC 层解析 SQL，支持部分跨库 JOIN 和子查询；而 MyCat 是代理层，对复杂嵌套查询支持弱，且一旦配置错误，可能直接返回空结果而非报错。

• ShardingSphere 要求明确声明分片规则，比如 t_order 按 user_id % 4 分 4 库，t_order_item 必须用相同算法，否则关联查不出数据
• MyCat 的 scheme.xml 里写错一个 dataNode 名称，连接不报错但所有写入静默失败——务必用 show databases; 和 show tables; 验证路由是否生效
• 两者都不支持 SELECT ... FOR UPDATE 跨库加锁，涉及资金扣减等强一致性场景，得退回到单库或改用 TCC 模式

分库后 COUNT(*)、ORDER BY LIMIT 100 这类聚合操作最易翻车

分库分表后，COUNT(*) 不再是 O(1)，而是要扫所有分片再合并；ORDER BY create_time DESC LIMIT 100 会被改写成每个分片取 100 条，再内存排序取前 100——实际扫描行数可能是原来的 N 倍（N=分片数）。这类查询响应时间会随分片数线性恶化。

• 统计类需求尽量走离线数仓（如 Doris / StarRocks），别压在交易库上
• 分页深度超过 1000 时，强制要求前端传 last_create_time 做游标分页，避免 LIMIT 10000, 20
• 如果必须实时 COUNT，可在写入时用 Redis HyperLogLog 做近似去重，误差率可控在 0.81%

分库分表真正的门槛不在技术实现，而在业务逻辑是否愿意为分布

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