垂直分表：垂直分表在日常开发和设计中比较常见，通俗的说法叫做“大表拆小表”，拆分是基于关系型数据库中的“列”（字段）进行的。通常情况，某个表中的字段比较多，可以新建立一张“扩展表”，将不经常使用或者长度较大的字段拆分出去放到“扩展表”中。
ps:在字段很多的情况下，拆分开确实更便于开发和维护（曾见过某个遗留系统中，一个大表中包含100多列的）。某种意义上也能避免“跨页”的问题（MySQL、MSSQL底层都是通过“数据页”来存储的，“跨页”问题可能会造成额外的性能开销）。拆分字段的操作建议在数据库设计阶段就做好。如果是在发展过程中拆分，则需要改写以前的查询语句，会额外带来一定的成本和风险，建议谨慎。
垂直分库:基本的思路就是按照业务模块来划分出不同的数据库，而不是像早期一样将所有的数据表都放到同一个数据库中。
ps：系统层面的“服务化”拆分操作，能够解决业务系统层面的耦合和性能瓶颈，有利于系统的扩展维护。而数据库层面的拆分，道理也是相通的。与服务的“治理”和“降级”机制类似，我们也能对不同业务类型的数据进行“分级”管理、维护、监控、扩展等。众所周知，数据库往往最容易成为应用系统的瓶颈，而数据库本身属于“有状态”的，相对于Web和应用服务器来讲，是比较难实现“横向扩展”的。数据库的连接资源比较宝贵且单机处理能力也有限，在高并发场景下，垂直分库一定程度上能够突破IO、连接数及单机硬件资源的瓶颈，是大型分布式系统中优化数据库架构的重要手段。
水平分表：水平分表也称为横向分表，比较容易理解，就是将表中不同的数据行按照一定规律分布到不同的数据库表中（这些表保存在同一个数据库中），这样来降低单表数据量，优化查询性能。最常见的方式就是通过主键或者时间等字段进行Hash和取模后拆分。
ps:水平分表，能够降低单表的数据量，一定程度上可以缓解查询性能瓶颈。但本质上这些表还保存在同一个库中，所以库级别还是会有IO瓶颈。所以，一般不建议采用这种做法。
水平分库分表:水平分库分表与上面讲到的水平分表的思想相同，唯一不同的就是将这些拆分出来的表保存在不同的数据库中。这也是很多大型互联网公司所选择的做法。
ps:某种意义上来讲，有些系统中使用的“冷热数据分离”（将一些使用较少的历史数据迁移到其他的数据库中。而在业务功能上，通常默认只提供热点数据的查询），也是类似的实践。在高并发和海量数据的场景下，分库分表能够有效缓解单机和单库的性能瓶颈和压力，突破IO、连接数、硬件资源的瓶颈。当然，投入的硬件成本也会更高。同时，这也会带来一些复杂的技术问题和挑战（例如：跨分片的复杂查询，跨分片事务等）
垂直分库带来的问题和解决思路 跨库join的问题在拆分之前，系统中很多列表和详情页所需的数据是可以通过sql join来完成的。而拆分后，数据库可能是分布式在不同实例和不同的主机上，join将变得非常麻烦。而且基于架构规范，性能，安全性等方面考虑，一般是禁止跨库join的。那该怎么办呢？首先要考虑下垂直分库的设计问题，如果可以调整，那就优先调整。如果无法调整的情况，下面将结合以往的实际经验，总结几种常见的解决思路，并分析其适用场景。
跨库Join的几种解决思路全局表
所谓全局表，就是有可能系统中所有模块都可能会依赖到的一些表。比较类似我们理解的“数据字典”。为了避免跨库join查询，我们可以将这类表在其他每个数据库中均保存一份。同时，这类数据通常也很少发生修改（甚至几乎不会），所以也不用太担心“一致性”问题。
字段冗余
这是一种典型的反范式设计，在互联网行业中比较常见，通常是为了性能来避免join查询。
举个电商业务中很简单的场景：
“订单表”中保存“卖家Id”的同时，将卖家的“Name”字段也冗余，这样查询订单详情的时候就不需要再去查询“卖家用户表”。
字段冗余能带来便利，是一种“空间换时间”的体现。但其适用场景也比较有限，比较适合依赖字段较少的情况。最复杂的还是数据一致性问题，这点很难保证，可以借助数据库中的触发器或者在业务代码层面去保证。当然，也需要结合实际业务场景来看一致性的要求。就像上面例子，如果卖家修改了Name之后，是否需要在订单信息中同步更新呢？
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