大致的思路
第一优化你的sql和索引；
第二加缓存，memcached,redis；
第三以上都做了后，还是慢，就做主从复制或主主复制，读写分离，可以在应用层做，效率高，也可以用三方工具
第四如果以上都做了还是慢，不要想着去做切分，mysql自带分区表，先试试这个
第五如果以上都做了，那就先做垂直拆分，其实就是根据你模块的耦合度，将一个大的系统分为多个小的系统，也就是分布式系统
第六才是水平切分，针对数据量大的表，这一步最麻烦，最能考验技术水平，要选择一个合理的sharding key,为了有好的查询效率，表结构也要改动，做一定的冗余，应用也要改，sql中尽量带sharding key，将数据定位到限定的表上去查，而不是扫描全部的表；
大表优化
当MySQL单表记录数过大时，数据库的CRUD性能会明显下降，一些常见的优化措施如下：
1. 限定数据的范围
务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如：我们当用户在查询订单历史的时候，我们可以控制在一个月的范围内；
2. 读/写分离
经典的数据库拆分方案，主库负责写，从库负责读；
主库和从库的之间的数据同步是通过binlog东西实现的
大家可以去扩展一下 读写分离具体实现方案以及当主从之间出现大的时差如何处理
3. 垂直分区
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垂直拆分的优点： 可以使得列数据变小，在查询时减少读取的Block数，减少I/O次数。此外，垂直分区可以简化表的结构，易于维护。
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垂直拆分的缺点： 主键会出现冗余，需要管理冗余列，并会引起Join操作，可以通过在应用层进行Join来解决。此外，垂直分区会让事务变得更加复杂；
4. 水平分区
保持数据表结构不变，通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中，达到了分布式的目的。 水平拆分可以支撑非常大的数据量。
水平拆分是指数据表行的拆分，表的行数超过200万行时，就会变慢，这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放。举个例子：我们可以将用户信息表拆分成多个用户信息表，这样就可以避免单一表数据量过大对性能造成影响。
分库分表
分库主要解决的是并发量大的问题，（连接池有限）
分表： 那分表其实主要解决的是数据量大的问题。（b加树的深度吧）
水平分 防止热点数据倾斜 甚选字段
垂直分 （订单表分为商品，价格表，库存表等）
单表行数超过 500 万行或者单表容量超过 2GB之后，才需要考虑做分库分表了，小于这个数据量，遇到性能问题先
分库分表之后,id 主键如何处理？
因为要是分成多个表之后，每个表都是从 1 开始累加，这样是不对的，我们需要一个全局唯一的 id 来支持。
生成全局 id 有下面这几种方式：
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UUID：不适合作为主键，因为太长了，并且无序不可读，查询效率低。比较适合用于生成唯一的名字的标示比如文件的名字。
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数据库自增 id : 两台数据库分别设置不同步长，生成不重复ID的策略来实现高可用。这种方式生成的 id 有序，但是需要独立部署数据库实例，成本高，还会有性能瓶颈。
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利用 redis 生成 id : 性能比较好，灵活方便，不依赖于数据库。但是，引入了新的组件造成系统更加复杂，可用性降低，编码更加复杂，增加了系统成本。
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Twitter的snowflake算法 ：Github 地址：GitHub - twitter-archive/snowflake: Snowflake is a network service for generating unique ID numbers at high scale with some simple guarantees.。
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美团的Leaf分布式ID生成系统 ：Leaf 是美团开源的分布式ID生成器，能保证全局唯一性、趋势递增、单调递增、信息安全，里面也提到了几种分布式方案的对比，但也需要依赖关系数据库、Zookeeper等中间件。感觉还不错。美团技术团队的一篇文章：Leaf——美团点评分布式ID生成系统 - 美团技术团队 。
