110.为什么使用分库分表？

如下内容，引用自 Sharding Sphere 的文档，写的很大气。

《ShardingSphere > 概念 & 功能 > 数据分片》

传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案，在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足互联网的海量数据场景。

1）性能

从性能方面来说，由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降。

同时，高并发访问请求也使得集中式数据库成为系统的最大瓶颈。

2）可用性

从可用性的方面来讲，服务化的无状态型，能够达到较小成本的随意扩容，这必然导致系统的最终压力都落在数据库之上。而单一的数据节点，或者简单的主从架构，已经越来越难以承担。数据库的可用性，已成为整个系统的关键。

3）运维成本

从运维成本方面考虑，当一个数据库实例中的数据达到阈值以上，对于 DBA 的运维压力就会增大。数据备份和恢复的时间成本都将随着数据量的大小而愈发不可控。一般来讲，单一数据库实例的数据的阈值在 1TB 之内，是比较合理的范围。

? 那么为什么不选择 NoSQL 呢？

在传统的关系型数据库无法满足互联网场景需要的情况下，将数据存储至原生支持分布式的 NoSQL 的尝试越来越多。 但 NoSQL 对 SQL 的不兼容性以及生态圈的不完善，使得它们在与关系型数据库的博弈中始终无法完成致命一击，而关系型数据库的地位却依然不可撼动。