海量数据如何分库分表
一般我们的分库策略有时间，类型，频率，下面来一一说明怎么分库：
（1）按时间分
按时间分的好处有很多。第一,可以做数据老化，保留热点查询数据，将比较老旧的数据删除或者持久化到磁带等存储介质；第二，数据查询一般是查询热点数据，这样需要搜索的数据量少了很多；第三，在做数据同步的时候效率更高，同样是因为搜索的数据量少了很多。但同时也有一些弊端，第一，无法提前建好库或者表，需要代码自动创建，这就需要考虑建表库或者表的可靠性（一般情况下，应该能够保证）；第二，很多数据库不能很好的支持多库（表）查询，比如hbase，需要我们自己编写分库（表）查询逻辑；第三，由于分库（表）之后，无法知道一个用户（或者设备）是否上报过数据，如果需要查询这个用户（或者设备）的最后状态，需要其他方式弥补（比如视图，快照）。
（2）按数据类别分
大多数情况下，不同的数据类别其数据结构是不同的，当然nosql数据库可以存非结构化的数据，但使用起来比较麻烦，所以按数据类别分也是常用的方式。第一，区分数据类别，可以最大程度的结构化，方便使用；第二，业务上多数也会按数据类别进行使用，方便过滤，也减少了单库（表）的数据量。但是按数据类别分还是避免不了超级大库（表）的问题，所以一般还是要结合按时间分。
（3）按数据上报频率分
数据上报频率不同，其数据类别一般也不同，所以按数据上报频率分跟按数据类别分差不太多，而且有可能相同的数据类别在不同场景上报频率不同，如果按频率分会对数据使用造成困扰。
综上所述，对于海量数据来说，按时间加数据类别结合的方式分库（表）最为合适，当然具体情况具体分析，选择自己合适的分库（表）规则。
