淘宝通过海量数据拆分策略，有效地应对了亿级数据带来的挑战，下面我就重点来详解淘宝如何拆分亿级数据@mikechen
垂直拆分
首先，垂直拆分。
垂直拆分：就是按照业务功能模块来拆分数据库。
比如：对于淘宝这种亿级数据的电商平台来说，垂直拆分是一种非常常见的数据库优化策略。
早期，淘宝将一个大的数据库拆分成多个小的数据库，每个数据库对应一个特定的业务模块，如：用户模块、商品模块、订单模块...等。
首先，对淘宝的业务进行细致的分析，明确各个业务模块之间的关系，以及每个模块需要存储哪些数据。
然后，开始拆分，拆分后变成：
用户模块
存储用户信息、用户行为数据.......等。
商品模块
存储商品信息、商品属性、商品评价.......等。
订单模块
存储订单信息、支付信息、物流信息.......等。
推荐模块
存储用户偏好、推荐结果.......等。
最后，各个业务模块的数据，独立存储在不同的数据库、或数据库表中。
水平拆分
当垂直拆分后，如果单个数据库仍然面临性能瓶颈，淘宝会进一步实施水平拆分。
水平拆分，是数据库优化的一种常见手段，尤其适用于数据量庞大的系统，如：淘宝...等等大型网站。
随着数据量的增长，单一数据库的性能会逐渐下降，水平拆分可以将压力分散到多个数据库上。
通过水平拆分，可以将数据根据一定的规则，分散到多个数据库、或表中，从而实现负载均衡、提高查询效率和系统的可扩展性。
分库分表后，如何找到数据所在的具体数据库和表是一个重要问题。
常见的路由算法有：
哈希算法
使用字段（如用户ID、订单ID）的哈希值来决定数据存储在哪个数据库或表中。
范围路由
根据字段的值范围来决定数据存储位置。例如，按时间范围或金额范围进行拆分。
一致性哈希
这种方法解决了当分库数量变化时的路由问题，减少了数据迁移。
例如：将订单表拆分成多个子表，每个子表存储一部分订单数据。
原来有一个 orders 表，存储所有的订单数据，可以根据订单ID的哈希值将数据分到多个表中。
如：orders_1, orders_2, orders_3 ......等。
再比如：用户数据量非常庞大，因此可以根据用户ID进行水平拆分，将不同用户的数据分散到多个数据库中。
拆分后，还会面临更大的问题，比如：
- 数据一致性： 保证分布式数据的一致性是最大的挑战。
- 跨库Join： 分库分表后，跨库Join操作变得复杂。
- 分布式事务： 涉及多个数据库的事务处理，需要特殊处理。
总之，拆分是一项复杂的系统工程，需要综合考虑业务特点、数据量、性能需求...等因素，选择合适的分片策略和技术方案，来进行综合设计