1 垂直划分：

将数据表中的某些字段提出，组成新的数据表。“将群组id，专辑id，音乐id提出”，组成gzm数据表，而将“群组，专辑，音乐的详细信息单独放在其他数据表中”。在求取索引、关系时，操作数据库效率更高。

2 水平划分：

2.1物理上的水平切分：即将数据分配到不同的db服务器上。降低单点机器的负载。

2.2逻辑上的水平划分：将数据分到同一数据库的不同的数据表。多个数据表共同组成了一个完整的数据表，提高数据操作的效率。当一个有5000w行记录的数据表被拆分为10个表，假设每个表均匀的有500w行记录。10个表分表建索引的效率会提升。

2.21取余的方式：将数据均匀分到多个数据表中，数据表的个数固定，对于数据表的扩容困难。同时没有考虑不同机器的负载能力。注意相关度大的数据尽可能分到同一张表。“将同一个群组的所有音乐放到一张数据表中”，即以群组id来取余。

2.22 除的方式：取出数据表中的某个字段，除以某个数（数据表的容量），根据除数分表，利于扩容，但数据分配可能不均匀。“将用户id除以10000，为0则分到数据表0中，以此类推”。

2.23建立映射表的方式：不同规则映射不同数据表。在查询数据库时，先查映射表，再查具体的数据表，效率较低。

2.24按照时间分表：即按照一天、一周、一个月、一年等分表。查询时，数据跨越多张表时，会影响效率。

2.25将取余和除的方式结合：举例（当取余的方式，数据库容量满时，如何扩容）

摘自 gls_liujia的专栏