MySQL 分库分表方案的优劣势是什么？

MySQL 自身拥有强大的数据查询、分析功能，基于 MySQL 创建订单系统，可以应对订单数据多维查询、统计场景。伴随着订单数据量的增加，用户会采取分库、分表方案应对，通过这种伪分布式方案，解决数据膨胀带来的问题。但数据一旦达到瓶颈，便需要重新创建更大规模的分库 + 数据的全量迁移，麻烦就会不断出现。数据迭代、膨胀带来的困扰，是 MySQL 方案难于逾越的。仅仅依靠 MySQL 的传统订单方案短板凸显。

1、数据纵向（数据规模）膨胀：采用分库分表方案，MySQL 在部署时需要预估分库规模，数据量一旦达到上限后，重新部署并做数据全量迁移；

2、数据横向（字段维度）膨胀：schema 需预定义，迭代新增新字段变更复杂。而维度到达一定量后影响数据库性能；

数据膨胀还会提高系统运维难度和成本。且 MySQL 集群一般采用双倍策略扩容，在重储存低计算的订单场景下，CPU 的浪费情况也会比较严重。

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