一、数据库瓶颈
不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。
1、IO瓶颈
第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。
第二种：网络IO瓶颈，请求的数据太多，网络带宽不够 -> 分库。
2、CPU瓶颈
第一种：SQL问题，如SQL中包含join，group by，order by，非索引字段条件查询等，增加CPU运算的操作 -> SQL优化，建立合适的索引，在业务Service层进行业务计算。
第二种：单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQL效率低，CPU率先出现瓶颈 -> 水平分表。
二、分库分表
1、水平分库
概念：以字段为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个库中的数据拆分到多个库中。
结果：
每个库的结构都一样；
每个库的数据都不一样，没有交集；
所有库的并集是全量数据；
场景：系统绝对并发量上来了，分表难以根本上解决问题，并且还没有明显的业务归属来垂直分库。
分析：库多了，io和cpu的压力自然可以成倍缓解。
2、水平分表
概念：以字段为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个表中的数据拆分到多个表中。
结果：
每个表的结构都一样；
每个表的数据都不一样，没有交集；
所有表的并集是全量数据；
场景：系统绝对并发量并没有上来，只是单表的数据量太多，影响了SQL效率，加重了CPU负担，以至于成为瓶颈。
分析：表的数据量少了，单次SQL执行效率高，自然减轻了CPU的负担。
3、垂直分库