由 dawei 在iOS端开发中，边缘AI技术的应用越来越广泛，但随着数据量的增加，传统的数据库架构可能无法满足性能需求。此时，分表分库成为优化数据库性能的重要手段。
分表是指将一个大表拆分成多个小表，以减少单个表的数据量和查询压力。例如，按用户ID进行哈希分片，可以将数据均匀分布到不同的表中。这种方式能有效提升查询效率，降低锁竞争。
分库则是将整个数据库拆分成多个独立的数据库实例，每个实例负责一部分数据。这不仅能够提高系统的整体吞吐量，还能增强系统的可用性和扩展性。在iOS应用中，结合分表分库可以更好地支持高并发访问。
实施分表分库需要考虑数据的一致性、路由逻辑以及查询优化。可以通过中间件如ShardingSphere或自定义路由规则来实现数据的智能路由。同时，确保主键或分片键的选择合理，避免数据倾斜。
在实际部署中，还需关注数据迁移、备份与恢复策略。分表分库后，原有的SQL语句可能需要调整，特别是在跨表查询时，需使用联合查询或引入缓存机制。
AI生成的示意图，仅供参考
通过合理的分表分库设计，iOS端边缘AI应用可以更高效地处理海量数据，提升用户体验和系统稳定性。