随着业务的发展，数据库成为了整个系统性能的一个瓶颈，这时候就需要对数据库进行优化，但是单单是优化只能提高有限的一点性能，这时候要想解决问题需要的是从数据库架构层面去思考问题。数据库的架构是一个很大的课题，里面最实用的有两个，一个是数据库拆分，一个是读写分离。今天就来谈谈数据库的两种拆分方式。
一、垂直拆分
垂直拆分很简单，就是根据不同的业务来划分不同的数据库。比如一个电商系统根据业务可以分成商品表、会员表、订单表。原先，这些表都是放在同一个数据库服务器上，现在需要垂直拆分数据库，就是将商品表单独放在一个数据库中，会员表单独放在一个数据库中，订单表单独放在一个数据库中，这样就解决了表与表之间的io竞争。
二、水平拆分
垂直拆分比较简单，水平拆分就比较复杂了，要考虑很多东西。垂直拆分根据业务来拆分，或者说的直白点就是根据表名来拆分，而水平拆分是根据表里面的字段来拆分（记住是根据字段来拆分，而不是拆分字段，拆分后的每一张表的表结构都是一样）。比如要拆分用户表，可以根据用户的注册时间这一字段来拆分整个表，2016年注册的用户放在用户表1中，2017年注册的用户放在用户表2中，2018年注册的用户放在用户表3中。这就是水平拆分，看似很简单，实际上要考虑的东西是很多的。就比如上述的例子，我们用时间来拆分，就会有局限性。一个好产品上线后，在开始的时候用户数量都是很少的，都需要一定时间的沉淀，才会有一个用户数量的爆发期。如果用时间来拆分，就会出现一种情况，就是用户表1的规模很小，而用户表2的规模却很大，是用户表1的好几倍，而用户表三可能是用户表1的好几十倍。这样的话，拆分水平拆分的意义就不大了。一般用户表都是用户id来拆分的，具体还要结合实际业务去分析。所以，水平拆分是一件很复杂的事情，大家在进行水平拆分的时候一定要考虑到方方面面，这样才能设计出优秀的数据库架构方案。