面试真题

结论：当单表数据超千万、写并发高或实例瓶颈时需分库分表。要点：垂直分表拆大字段（如商品详情分离），水平分表按片键（用户ID哈希、时间范围）拆行；分库将分片分布到多实例，突破单机连接数与CPU限制；场景示例：订单表按user_id % 64分库分表，用ShardingSphere路由；注意点：跨片查询需聚合，分布式事务用Seata，扩容需一致性哈希减少迁移；若项目无此规模，可答先优化索引、读写分离，明确分库分表是最后手段，避免过早复杂化。