回答
目前主流的分表策略有三种：
- Range 拆分
- Hash 取模拆分
- Rang 拆分 和 Hash 取模拆分的组合
Range 拆分
Range 拆分也叫做范围分表，即根据某个字段的范围来分表，比如我们将订单表的主键 order_id，按照 0 ~ 500 万，500 ~ 1000 万 的梯度来分表，如下：
有时候我们也会根据时间来排序，比把按年维度拆分工单表：
这种拆分的优点是它有利于扩容，比如我们按照时间来拆分，理论上是可以无限的扩容，而且不需要担心已经拆分好的数据。
但是它可能会有热点问题，比如 2024 年的工单表，在 2024 年内，几乎所有的请求都会打在 2024 年这张分表中，而2022、2023 的表几乎是已半归档的方式存在。同时，按照时间来拆分的话，也可能会出现数据倾斜的问题，比如随着业务的扩展，2024年的工单数据肯定比 2023 的数据多得多。
Hash 取模拆分
选定一个 Hash 算法对某个字段（例如 user_id、order_id、order_no等等）进行进行哈希运算得到其 Hash 值，然后利用该 Hash 值取模分表的数量，得到的余数就是具体的分表。例如：假设有10 订单表，order_id 为 12345 的记录需要存储时，对 order_id 进行哈希，然后取模 10，结果为5，则存储在第 6 张表中，如下：
Hash 分表一份非常明显的优势就是他数据分布均匀，能够将数据均匀分布到各个表中，能够有效地避免热点问题，但是它有一个问题就是扩容非常麻烦，如果未来某天，表数据量增长到数据瓶颈了，需要进行扩容操作时，就会很麻烦。
所以，选择 Hash 分表测试时一般建议提前规划好，一次性分够，避免未来需要进行扩容操作。
当然，在实际生产场景中我们是可以灵活运用这两种分表策略，可以量量互相配合，比如 Hash 分表 + 时间，比如 Range 分表 + 时间，又或者 Hash 分表 + Range 分表，等等组合的策略，各位小伙伴们可以根据实际情况来进行组合。
大明哥举一个简单的例子，比如我们开发一个博客系统，用户基数非常大，则我们可以用 Hash 对用户表进行分表，然后对用户的博客按照时间来分表，如下：
扩展
分库分表可以从垂直（纵向）和水平（横向）两个维度进行拆分。
垂直拆分
垂直分库
垂直分裤一般来说都是按照业务维护来进行拆分，其核心理念就是专库专用，即将不同的业务数据分别放入到不同的数据库中。
由于业务刚刚开始，为了赶进度，能够尽快上线，我们一般将所有的业务、功能都冗余在一个单体应用中（如果你老板一上来，不管什么系统就是微服务，赶紧离开，因为他会害死你），但是随着业务的发展，我们需要按照业务类型对数据进行分离，比如将一个单体的电商服务拆分为订单、会员、支付、物流、商品、商家等等服务，不同的服务对应不同的数据库，且不同业务禁止跨库直连，统一采用 API 的方式来获取数据，其实就是微服务化！
垂直分表
垂直分表也垂直分库是存在区别的，它是指将一个表按照列来进行拆分为多个表，每个表包含原表中一部分的列，其主要目的是减少单表的宽度，提高查询效率。
比如，我们有一张 tb_user 表，他有 id、name、email、phone、address 五个字段，如下
在我们使用过程中发现 id、name 、phone 使用很多，但是 email、address 使用很少，这个时候我们就可以对 tb_user 表进行垂直分表，比将其拆分为 tb_user_base 和 tb_user_ext 两张表，如下：
当然垂直分表也不是瞎分的，一般都需要遵循几个原则：
- 高频字段和低频字段分离：将访问频率较高的字段和较低的字段分开存储，以提高高频字段的访问效率。
- 按照业务逻辑进行拆分：根据业务逻辑，将相关性强的字段放在一个表中，相关性弱的字段放在另一个表中。
虽然，垂直分表在一定程度上能够增加查询效率，但是由于一张表变成了多张表，所以会涉及到事务问题，同时，在某些查询的时候可能会涉及到关联表的查询，这样其实效率可能会更加低。
水平拆分
水平拆分是将一个很大的数据表按照某种规则拆分为多个小表，这些小表的表结构与大表一模一样，且每个小表中的数据只包含大表中的一部分数据。
比如，我们有一张 t_user 表中有 1000 万数据，我们按照某种规则将其拆分为 4 张小表 t_user_1、t_user_2、t_user_3、t_user_4，如下：
水平拆分后，减少了单表的数据量，在一定程度上提高了查询的性能，但是分表后，程序的处理会更加复杂，比如某个查询条件的数据位于多个表中，这就涉及到多个问题，比如分页、排序等问题。同时，如果水平分表的键选择不合适，则会导致数据分布不均匀。
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