今天在学习Mysql性能优化时，看到了大表当数据量非常大时，查询性能很差，那么有什么方法可以解决呢？下面就来讨论一下这个问题。以下内容来自于个人理解与网站博客等搜集资料整理，如有问题，请指出，谢谢。
务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如：我们当用户在查询订单历史的时候，我们可以控制在一个月的范围内；
经典的数据库拆分方案，主库负责写，从库负责读；
根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。 例如，用户表中既有用户的登录信息又有用户的基本信息，可以将用户表拆分成两个单独的表，甚至放到单独的库做分库。简单来说垂直拆分是指数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表。
垂直拆分的优点： 可以使得列数据变小，在查询时减少读取的Block数，减少I/O次数。此外，垂直分区可以简化表的结构，易于维护。
垂直拆分的缺点： 主键会出现冗余，需要管理冗余列，并会引起Join操作，可以通过在应用层进行Join来解决。此外，垂直分区会让事务变得更加复杂；
保持数据表结构不变，通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中，达到了分布式的目的。 水平拆分可以支撑非常大的数据量。
水平拆分是指数据表行的拆分，表的行数超过200万行时，就会变慢，这时可以把一张的表的数据拆成多张表来存放。
水平拆分可以支持非常大的数据量。需要注意的一点是：分表仅仅是解决了单一表数据过大的问题，但由于表的数据还是在同一台机器上，其实对于提升MySQL并发能力没有什么意义，所以 水平拆分最好分库 。
下面补充一下数据库分片的两种常见方案：
客户端代理： 分片逻辑在应用端，封装在jar包中，通过修改或者封装JDBC层来实现。 当当网的Sharding-JDBC 、阿里的TDDL是两种比较常用的实现。
中间件代理： 在应用和数据中间加了一个代理层。分片逻辑统一维护在中间件服务中。 我们现在谈的 Mycat 、360的Atlas、网易的DDB等等都是这种架构的实现。
由于数据库存储数据越来越多，因此单表数据量过大影响查询的性能，因此需要优化，可以从分库分表，索引优化，主从架构等考虑。关键是拆分数据，提供更高的并发度。