分库分表难题：单表极限何在？
针对单表数据量庞大、查询效率低的问题，分库分表方案应运而生。但对于访问量不大、单表较大的场景，到底该如何选择分库还是分表呢？
根据此前的了解，分库侧重提升数据库并发连接能力，而分表则是降低B+Tree索引树的高度，加快查询速度。那么，是否意味着访问量不大、单表巨大的情况下，仅分表即可满足需要？
分库必分表的答案
答案是：否。
魔法映像企业网站管理系统
下载
技术上面应用了三层结构，AJAX框架，URL重写等基础的开发。并用了动软的代码生成器及数据访问类，加进了一些自己用到的小功能，算是整理了一些自己的操作类。系统设计上面说不出用什么模式，大体设计是后台分两级分类，设置好一级之后，再设置二级并选择栏目类型，如内容，列表，上传文件，新窗口等。这样就可以生成无限多个二级分类，也就是网站栏目。对于扩展性来说，如果有新的需求可以直接加一个栏目类型并新加功能操作
原因在于数据库的瓶颈并非CPU、RAM，而是硬盘速度，特别是硬盘的随机读写速度。
分库分表的本质在于将数据存储到不同的物理机器中，从而提高QPS或TPS。因此，仅仅分表而不分库无法从根本上解决硬盘随机读写速度的问题。
分表可以降低索引树的高度，减少数据查询所需的时间，但是在访问量较大的情况下，硬盘读写依然会成为瓶颈。而分库通过将数据分布到不同的机器上，可以有效降低对单块硬盘的读写压力，从而提升整体性能。
所以，对于访问量不是很大、但单表很大的情况，依然推荐分库分表，将数据均衡分布到多个机器上，以获得更佳的性能表现。
