但：分表需要修改源程序代码，会给开发带来大量工作，极大的增加了开发成本，故：只适合在开发初期就考虑到了大量数据存在，做好了分表处理，不适合应用上线了再做修改，成本太高！！！而且选择这个方案，都不如选择我提供的第二第三个方案的成本低！故不建议采用。
5.分库
把一个数据库分成多个，建议做个读写分离就行了，真正的做分库也会带来大量的开发成本，得不偿失！不推荐使用。
方案二详细说明：升级数据库，换一个100%兼容mysql的数据库mysql性能不行，那就换个。为保证源程序代码不修改，保证现有业务平稳迁移，故需要换一个100%兼容mysql的数据库。
开源选择
1.tiDB https://github.com/pingcap/tidb
2.Cubrid https://www.cubrid.org/
3.开源数据库会带来大量的运维成本且其工业品质和MySQL尚有差距，有很多坑要踩，如果你公司要求必须自建数据库，那么选择该类型产品。
云数据选择
1.阿里云POLARDB
2.https://www.aliyun.com/product/polardb?spm=a2c4g.11174283.cloudEssentials.47.7a984b5cS7h4wH
官方介绍语：POLARDB 是阿里云自研的下一代关系型分布式云原生数据库，100%兼容MySQL，存储容量最高可达 100T，性能最高提升至 MySQL 的 6 倍。POLARDB 既融合了商业数据库稳定、可靠、高性能的特征，又具有开源数据库简单、可扩展、持续迭代的优势，而成本只需商用数据库的 1/10。
我开通测试了一下，支持免费mysql的数据迁移，无操作成本，性能提升在10倍左右，价格跟rds相差不多，是个很好的备选解决方案！
1.阿里云OcenanBase
2.淘宝使用的，扛得住双十一，性能卓著，但是在公测中，我无法尝试，但值得期待
3.阿里云HybridDB for MySQL (原PetaData)
4.https://www.aliyun.com/product/petadata?spm=a2c4g.11174283.cloudEssentials.54.7a984b5cS7h4wH
官方介绍：云数据库HybridDB for MySQL （原名PetaData）是同时支持海量数据在线事务（OLTP）和在线分析（OLAP）的HTAP（Hybrid Transaction/Analytical Processing）关系型数据库。
我也测试了一下，是一个olap和oltp兼容的解决方案，但是价格太高，每小时高达10块钱，用来做存储太浪费了，适合存储和分析一起用的业务。
1.腾讯云DCDB
2.https://cloud.tencent.com/product/dcdb_for_tdsql
官方介绍：DCDB又名TDSQL，一种兼容MySQL协议和语法，支持自动水平拆分的高性能分布式数据库——即业务显示为完整的逻辑表，数据却均匀的拆分到多个分片中；每个分片默认采用主备架构，提供灾备、恢复、监控、不停机扩容等全套解决方案，适用于TB或PB级的海量数据场景。
腾讯的我不喜欢用，不多说。原因是出了问题找不到人，线上问题无法解决头疼！但是他价格便宜，适合超小公司，玩玩。
方案三详细说明：去掉mysql，换大数据引擎处理数据数据量过亿了，没得选了，只能上大数据了。
开源解决方案
hadoop家族。hbase/hive怼上就是了。但是有很高的运维成本，一般公司是玩不起的，没十万投入是不会有很好的产出的！
云解决方案
这个就比较多了，也是一种未来趋势，大数据由专业的公司提供专业的服务，小公司或个人购买服务，大数据就像水/电等公共设施一样，存在于社会的方方面面。
国内做的最好的当属阿里云。
我选择了阿里云的MaxCompute配合DataWorks，使用超级舒服，按量付费，成本极低。
MaxCompute可以理解为开源的Hive，提供sql/mapreduce/ai算法/python脚本/shell脚本等方式操作数据，数据以表格的形式展现，以分布式方式存储，采用定时任务和批处理的方式处理数据。DataWorks提供了一种工作流的方式管理你的数据处理任务和调度监控。
当然你也可以选择阿里云hbase等其他产品，我这里主要是离线处理，故选择MaxCompute，基本都是图形界面操作，大概写了300行sql，费用不超过100块钱就解决了数据处理问题。