‌数据库分表策略的核心目的是通过数据拆分提升系统性能，主要方法包括水平分表、垂直分表、时间分表等，关键亮点在于解决单表数据量过大导致的查询慢、写入瓶颈问题。‌

1. ‌水平分表（按行拆分）‌
   将同一张表的数据按行拆分到多个结构相同的表中，通常依据某个字段（如用户ID、订单号）的哈希值或范围值分配。例如，用户表按ID尾号分10张表，每张表存储特定尾号的数据，显著降低单表数据量，提升查询效率。

2. ‌垂直分表（按列拆分）‌
   按字段关联性将表拆分为多个表，例如将商品表的“基础信息”和“详情描述”分开存储。高频查询字段（如价格、库存）与低频大字段（如图文详情）分离，减少I/O压力，适合字段冷热差异明显的场景。

3. ‌时间分表（按时间维度拆分）‌
   按时间周期（如按月、年）自动分表，常见于日志、订单等时序数据。例如订单表按月份拆分，历史数据归档到独立表，确保当前表数据量可控，同时便于冷数据压缩或迁移。

4. ‌分表后的挑战与应对‌

   • ‌跨表查询‌：需借助中间件（如ShardingSphere）或应用层聚合结果。
   • ‌事务一致性‌：分布式事务（如Seata）或最终一致性方案补偿。
   • ‌扩容复杂度‌：提前规划分片键，避免频繁数据迁移。

合理选择分表策略需结合业务特点，水平分表适合数据均匀分布的场景，垂直分表优化字段访问效率，时间分表则聚焦数据生命周期管理。分表虽能提升性能，但需权衡复杂度与收益，建议初期预留扩展空间。