一、水平分割
根据一列或多列数据的值把数据行放到多个独立的表中，即按记录进行分割，不同的记录可以分开保存，每个子表的列数相同；
水平分区将表分为多个表，每个表包含的列数相同，但是行数更少。例如，可以将一个包含十亿行的表水平分区成12个表，没个小表表示特定年份内一个月的数据。任何需要特定
月份数据的查询只需要引用相应月份的表。
使用场景：表很大，分割后可以降低查询时需要读的数据和索引的页数，同时降低索引的层数，提高查询速度；表中的数据本来就有独立性，例如表中分别记录不同地区的数据或
不同时期的数据，特别是一些数据常用，一些数据不常用；需要把数据放到多个介质上。
缺点：水平分割给应用复杂度增加，通常查询时要查询多个表名，查询所有数据需要union操作，在很多数据库中，这种复杂性会超过它带来的缺点，因为只要索引关键字不大，
则在索引用于查询时，表中增加两到三倍数据量，查询时也就增加读一个索引层的磁盘次数。
二、垂直分割
在不破坏第三范式的基础上，把主码和一些列放在一个表，然后把主表也另外一些列放到另外的表，将原始表分成多个只包含较少列的表。垂直分割可以使得数据行变小，一个数
据页就能存放更多的数据，在查询时就会减少I/O次数（每次查询时读取的block就少）。可以达到最大化利用cache的目的。
使用场景：如果一个表中某些列常用，而另外一些列不常用，那么可以采用垂直分割。
缺点：需要冗余列管理，查询所有数据需要join操作。
三、库表散列
表散列与水平分割相似，但没有水平分割那样的明显分割界限，采用Hash算法把数据分散到各个分表中，使得IO更加均衡。