分库分表面试题整理电子文档精准捕捉了数据库设计中的关键问题，即如何有效应对互联网海量数据场景下的性能瓶颈、可用性挑战和运维成本压力，文档不仅阐述了分库分表策略的必要性，例如解决单一数据库节点在处理大量数据时遇到的性能下降问题，提升系统的可用性以及降低运维成本，而且还深入探讨了实现过程中可能遇到的具体问题，通过对这些关键性问题的解答，文档为读者提供了一种系统性的思考方式，帮助他们在面对数据库架构设计时做出更加明智的决策，这不仅是一份面试资料，更是一份指导实际工作中数据库设计与优化的实用参考，对于希望深入理解数据库分库分表策略的开发人员来说，它提供了宝贵的知识资源。
为什么使用分库分表？
传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案，在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足互联网的海量数据场景。
1）性能
从性能方面来说，由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降。
同时，高并发访问请求也使得集中式数据库成为系统的最大瓶颈。
2）可用性
从可用性的方面来讲，服务化的无状态型，能够达到较小成本的随意扩容，这必然导致系统的最终压力都落在数据库之上。而单一的数据节点，或者简单的主从架构，已经越来越难以承担。数据库的可用性，已成为整个系统的关键。
3）运维成本
从运维成本方面考虑，当一个数据库实例中的数据达到阈值以上，对于 DBA 的运维压力就会增大。数据备份和恢复的时间成本都将随着数据量的大小而愈发不可控。一般来讲，单一数据库实例的数据的阈值在 1TB 之内，是比较合理的范围。
