一、分库
1.1 事务的问题
使用关系型数据库，有很大一点在于它保证事务完整性。
而分库之后单机事务就用不上了，必须使用分布式事务来解决。
1.2 跨库 JOIN 问题
在一个库中的时候我们还可以利用 JOIN 来连表查询，而跨库了之后就无法使用JOIN 了。
此时的解决方案就是在业务代码中进行关联，也就是先把一个表的数据查出来，然后通过得到的结果再去查另一张表，然后利用代码来关联得到最终的结果。
这种方式实现起来稍微比较复杂，不过也是可以接受的。
还有可以适当的冗余一些字段。比如以前的表就存储一个关联 ID，但是业务时常要求返回对应的 Name 或者其他字段。这时候就可以把这些字段冗余到当前表中，来去除需要关联的操作。
还有一种方式就是数据异构，通过binlog同步等方式，把需要跨库join的数据异构到ES等存储结构中，通过ES进行查询。
二、分表
2.1 跨节点的 count,order by,group by 以及聚合函数问题
只能由业务代码来实现或者用中间件将各表中的数据汇总、排序、分页然后返回。
2.2 数据迁移，容量规划，扩容等问题
数据的迁移，容量如何规划，未来是否可能再次需要扩容，等等，都是需要考虑的问题。
2.3 ID 问题
数据库表被切分后，不能再依赖数据库自身的主键生成机制，所以需要一些手段来保证全局主键唯一。
1. 还是自增，只不过自增步长设置一下。比如现在有三张表，步长设置为3，三张表 ID 初始值分别是1、2、3。 这样第一张表的 ID 增长是 1、4、7。第二张表是2、5、8。第三张表是3、6、9，这样就不会重复了。
2. UUID，这种最简单，但是不连续的主键插入会导致严重的页分裂，性能比较差。
3. 分布式 ID，比较出名的就是 Twitter 开源的 sonwflake 雪花算法
