我们在考虑去水平切分表，将一张表水平切分成多张表，这就涉及到数据分片的规则，比较常见的有：Hash取模分表、数值Range分表、一致性Hash算法分表。

1)、Hash取模分表

概念 一般采用Hash取模的切分方式，例如：假设按goods_id分4张表。（goods_id%4 取整确定表）

优点

数据分片相对比较均匀，不容易出现热点和并发访问的瓶颈。

缺点

后期分片集群扩容时，需要迁移旧的数据很难。

容易面临跨分片查询的复杂问题。比如上例中，如果频繁用到的查询条件中不带goods_id时,将会导致无法定位数据库,从而需要同时向4个库发起查询， 再在内存中合并数据，取最小集返回给应用，分库反而成为拖累。

2)、数值Range分表

概念 按照时间区间或ID区间来切分。例如：将goods_id为11000的记录分到第一个表，10012000的分到第二个表，以此类推。

优点

单表大小可控

天然便于水平扩展，后期如果想对整个分片集群扩容时，只需要添加节点即可，无需对其他分片的数据进行迁移

使用分片字段进行范围查找时，连续分片可快速定位分片进行快速查询，有效避免跨分片查询的问题。

缺点

热点数据成为性能瓶颈。

例如按时间字段分片，有些分片存储最近时间段内的数据，可能会被频繁的读写，而有些分片存储的历史数据，则很少被查询

3)、一致性Hash算法

一致性Hash算法能很好的解决因为Hash取模而产生的分片集群扩容时，需要迁移旧的数据的难题。至于具体原理这里就不详细说。