数据的拆分（Sharding）根据其拆分分规则的类型，可以分为两种拆分模式。一种是按照不同的表（或者Schema）来切分到不同的数据库（主机）之上，这种切可以称之为数据的垂直（纵向）拆分；
另外一种则是根据表中的数据的逻辑关系，将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库（主机）上面，这种切分称之为数据的水平（横向）拆分。
垂直拆分的优点：
拆分后业务清晰，拆分规则明确
系统之间进行整合或扩展很容易
按照成本、应用的等级、应用的类型等将表放到不同的机器上便于管理
方便实现动静分离，冷热分离的数据库表的设计模式
数据维护相对简单
垂直拆分的缺点：
部分业务表无法Join,只能通过接口方式解决，提高了系统的复杂度
受每种业务的不同限制，存在单库性能瓶颈，不易进行数据扩展和提升性能
事务处理复杂
水平拆分的优点：
单库单表的数据能保持在一定的量级，有助于性能的提高。
切分的表结构相同，应用层改造较少，只需要增加路由规则即可。
提高了系统的稳定性和负载能力。
水平拆分的缺点：
切分后，数据是分散的，跨库join操作难和性能差
拆分规则难以抽象
分片事务的一致性难以解决
数据扩容的难度和维护量极大
综上所述，垂直拆分和水平拆分的共同点为：
存在分布式事务的问题
存在跨节点Join问题
存在跨节点合并排序和分页问题
存在多数据源管理的问题
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