一．Why&when
Mysql数据量超过500万，查询效率就会受到影响。为了满足数据量剧增，且查询较慢的问题，准备接入sharding-jdbc进行系统优化，提高系统性能。我们主要采用的它的分表功能解决大数据存储和查询性能问题。
类似产品：mycat，也可以自己封装。
Mycat优势：文档全面。缺点：学习和维护成本高，比较重
自己封装优势：实现规则自定义。缺点：麻烦，维护成本高
Sharding-jdbc:轻量，支持分库分表，对于单表增删改查支持的很好。 缺点：分表规则需要自己实现，不支持部分sql语句，扩容有问题。
二．What
Sharding-jdbc是当当开源的数据库中间件。Sharding-JDBC集分库分表、读写分离、分布式主键、柔性事务和数据治理与一身，提供一站式的解决分布式关系型数据库的解决方案。
详情可查看官网http://shardingjdbc.io/
跟官网同学交流 https://gitter.im/Sharding-JDBC/shardingjdbc
Github代码资源https://github.com/shardingjdbc
三．How
学习方法，结合在github里面的sharding-jdbc-example，尝试一下简单的分库分表就可以了。
重点：
分表方式——采用分布式主键hash或者取余数的方法，进行数据散列。
Sql不支持——有一些sql语句不够支持，官网上面也有提示，比如批量插入，需要自己封装，很简单的。
缺点：
查询数据的时候稍繁琐，需要自己写sql,可以采用工具生成批量的sql。
查询id的时候需要确定在哪张表，需要根据自定义计算规则进行求余，我自己开发了一个接口，专门批量提供id对应的sql语句。
难点：扩容、事务（暂时系统没有用到）
四．Where
最佳实践，公共服务影像服务，大部分操作都是对一张表的操作，没有过多的左右连接操作，当前2000万数据，需要接入业务方迁移5T历史数据。