數據庫擴展大概分為以下幾個步驟：

1、讀寫分離：當數據庫訪問量還不是很大的時候，我們可以適當增加服務器，數據庫主從復制的方式將讀寫分離；

2、垂直分區：當寫入操作一旦增加的時候，那么主從數據庫將花更多的時間的放在數據同步上，這個時候服務器也是不堪重負的；那么就有了數據的垂直分區，數據的垂直分區思路是將寫入操作比較頻繁的數據表，如用戶表_user,或者訂單表_orders,那么我們就可以把這個兩個表分離出來，放在不同的服務器，如果這兩個表和其他表存在聯表查詢，那么就只能把原來的sql語句給拆分了，先查詢一個表，在查詢另一個，雖然說這個會消耗更過性能，但比起那種大量數據同步，負擔還是減輕了不少；

3、水平分區：但是往往事情不盡人意，可能采取垂直分區能撐一段時間，由于網站太火了，訪問量又每日100w,一下子蹦到了1000w,這個時候可以采取數據的進行分離，我們可以根據user的Id不同進行分配，如采取%2的形式，或者%10的形式，當然這種形式對以后的擴展有了很大的限制，當我由10個分區增加到20個的時候，所有的數據都得重新分區，那么將是一個的很龐大的計算量；以下提供幾種常見的算法：
  哈希算法：就是采用user_id%的方式;
  范圍：可以根據user_id字符值范圍分區，如1-1000為一區，1001-2000則是另一個區等；
  映射關系：就是將user_id存在的所對應的分區放在數據庫中保存，當用戶操作時先去查詢所在分區，再進行操作；

對于以上幾種擴展方式，讀寫分離主要是操作上的擴展，垂直分區主要是對寫入較頻繁數據表的分離，水平分區主要是數據分離；