分表通过将大表拆分为多个小表来提升数据库性能和管理效率。当单表数据量过大时，查询、插入、更新等操作变慢，索引膨胀影响整体性能。水平分表按行拆分，如按用户ID取模，user_0存偶数ID，user_1存奇数ID；垂直分表按列拆分，如将用户基本信息与详细信息分离。分表可减少单表数据量、加快查询速度、降低锁竞争、提高并发能力、优化索引大小、减少I/O开销，并提升维护灵活性。但分表后需由应用层或中间件（如MyCat、ShardingSphere）管理数据路由，带来跨表查询复杂、事务难控制、JOIN受限等问题。一般建议在单表数据超千万级且性能明显下降时实施。应根据业务场景选择合适的分表策略，确保可维护性与性能平衡。
分表是将一个大表按照某种规则拆分成多个小表，用来提升数据库性能和管理效率。当单表数据量过大时，查询、插入、更新等操作会变慢，索引也变得更庞大，影响整体性能。通过分表可以减小单表的数据量，提高SQL执行效率。
水平分表：按行拆分，把不同数据行存到不同的表中。比如按用户ID取模，user_0存ID为偶数的用户，user_1存ID为奇数的用户。
垂直分表：按列拆分，把字段较多的表按使用频率或业务逻辑拆开。例如把用户基本信息（如用户名、手机号）和详细信息（如个人简介、头像路径）分开存储。
分表后应用程序需要知道数据在哪个具体表中，通常由中间层或代码逻辑控制路由。也可以结合Sharding方案使用如MyCat、ShardingSphere等中间件来简化操作。
但分表也会带来一些问题：跨表查询复杂、事务管理困难、JOIN操作受限。因此一般建议在单表数据超过千万级且性能明显下降时再考虑分表。
基本上就这些，分表是一种有效的数据库优化手段，关键是要根据业务场景选择合适的拆分策略。
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