拒绝盲目跟风，分库分表真的不是万能的！

主要观点总结

本文主要讨论了数据库优化的相关问题，包括分库分表等策略的实际应用与遇到的问题，以及其他的优化建议。

关键观点总结

关键观点1: 分库分表策略

分库分表是常见的数据库优化策略，可以有效缓解数据库压力。但实际应用中可能会遇到一些问题，如引入ES进行数据查询带来的复杂性，以及需要管理多个数据库和表带来的挑战。

关键观点2: 其他优化策略

包括按业务分表，使用微服务思想切割数据库压力；如果数据量超过10E，考虑使用分布式数据库；按时间归档数据表，将历史数据存入历史数据表等。

关键观点3: 技术利弊

每种技术都有它的利弊，如微服务、分库分表、分布式数据库等。需要根据实际需求选择技术类型，避免过度设计。

文章预览

故事背景 在八股文中，说到如何进行数据库的优化，除了基本的索引优化，经常会提到分库分表，说是如果业务量剧增，数据库性能会到达瓶颈，如果单表数据超过两千万，数据查询效率就会变低，就要引入分库分表巴拉巴拉。 我同事也问我，我们数据表有些是上亿数据的，为什么不用分库分表，如果我没接触过分库分表我也会觉得大数据表就要分库分表呀，这是八股文一直以来教导的东西。但是我就跟他说，分库分表很坑爹，最近才让我遇到一个BUG...... 系统复杂度upup 业务中有个设备表数据量很大，到现在为止已经有5、6亿数据了。在4年前，前人们已经尝试了分库分表技术，分了4个库，5个表，我只是负责维护这个业务发现他们用了分库分表。但是在查询表数据的时候看到是查询ES的，我就问为什么要用ES？ 同事回答查询分库分表一定要带分片 ………………………………