数据的拆分（Sharding）根据其拆分分规则的类型，可以分为两种拆分模式。一种是按照不同的表（或者Schema）来切分到不同的数据库（主机）之上，这种切可以称之为数据的垂直（纵向）拆分；

另外一种则是根据表中的数据的逻辑关系，将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库（主机）上面，这种切分称之为数据的水平（横向）拆分。

垂直拆分的优点：

拆分后业务清晰，拆分规则明确

系统之间进行整合或扩展很容易

按照成本、应用的等级、应用的类型等将表放到不同的机器上便于管理

方便实现动静分离，冷热分离的数据库表的设计模式

数据维护相对简单

垂直拆分的缺点：

部分业务表无法Join,只能通过接口方式解决，提高了系统的复杂度

受每种业务的不同限制，存在单库性能瓶颈，不易进行数据扩展和提升性能

事务处理复杂

水平拆分的优点：

单库单表的数据能保持在一定的量级，有助于性能的提高。

切分的表结构相同，应用层改造较少，只需要增加路由规则即可。

提高了系统的稳定性和负载能力。

水平拆分的缺点：

切分后，数据是分散的，跨库join操作难和性能差

拆分规则难以抽象

分片事务的一致性难以解决

数据扩容的难度和维护量极大

综上所述，垂直拆分和水平拆分的共同点为：

存在分布式事务的问题

存在跨节点Join问题

存在跨节点合并排序和分页问题

存在多数据源管理的问题