即使是不懂编程的玩家，在对比 NAS 的时候，也会两眼放光，考虑很多因素，比如 RAID 级别、速度、易用程度等。作为时时刻刻与代码打交道的我们，更需要关注数据的存取问题。
一开始，开箱即用的 MySQL，一定是企业的首选。不仅仅因为用的人多，更重要的是生态成熟。要工具有工具，要人有人。对于老板来说，员工看着不爽，可以随时辞退，是一个非常理想的状态。
但是，没有胸怀的老板，干的一定不会长久，因为如果商务会吹、老板会忽悠，业务会飞速发展（虽然现在这种机会比较少了）。对于 MySQL 来说，很快就会遇到问题。
这个时候，就需要一些比只会用 MySQL 级别高一些的人才，来配合老板圆梦。
是时候了，由单机 MySQL 向分布式发展了。
单机 MySQL 面临很多问题。
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单表太大，比如超过 500w，查询就非常吃力
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单库太大，各种资源告急
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读请求太高，严重影响写请求
对此，一堆概念也是腾空而出，比如分库分表、读写分离等。
很长时间以来，国内互联网的做法普遍是采用加入一个中间件的方式来解决，但随着分布式数据库的技术越来越成熟，这些魔法逐渐下沉到它本应该解决的层面--数据库实现层。
留给分库分表技术的时间，已经不多了，它的存量市场越来越少了。分库分表技术，退出历史舞台，也是迟早的事情了。
解决上面三个单机 MySQL 问题，有很多种切入层面。比如，你简单的在 MyBatis 或者 JPA 之上使用 AOP 或者拦截器封装一层，也可以实现，这也是最傻的方式。
再进一步，就可以采用在 JDBC 之上的驱动层来实现，把分库分表的路由维护在内存里，通过重写的 DataSource、Connection、Statment、ResultSet等，对业务进行无侵入的改进。但可惜的是，我们还必须要维护与逻辑表相对应的物理表，而且功能也是阉割的，不确定性依然不小。更要命的是，JDBC 只支持 Java，对于某些公司来说，就非常的不适用。
再就是中间件的传统模式，Proxy。把自己伪装成一个MySQL Server，接受 Client 的请求。至于它后面怎么去操作真实的数据库，你都不需要知道。但 Proxy 本身也是一套服务，你有运维成本在里面，同时功能依然是阉割的。
框架层，驱动层，代理层，在过去很长一段时间里，有无数的互联网公司前赴后继的试水，从 TDDL、Cobar，到 MyCat、ShardingSphere，各种层面的中间件也是层出不穷。但最近几年，这种争相斗艳的场面逐渐不再，到最后剩下来的，也就ShardingSphere这一枝独秀了。
是问题不存在了么？不，正好相反，问题越来越严重。并不是问题消失了，而是它被转化成其他解决方式了。
抛开关系型数据库不说，很久之前，类似于 ElasticSearch、Cassandra这样的 NoSQL 存储，分片和副本的概念，就已经非常成熟了，而且它们是内置的，并不需要 DBA 去人工维护它们的物理位置。
对于关系型数据库来说，走向分布式也终将成为必然。随着 Raft 等协议应用越来越广泛，分布式数据库的可靠性也逐渐得到了保证。如果你以前因为事务问题而拒绝采用某些 NoSQL 产品，那么如今完全兼容 MySQL 的分布式数据库，你没有理由再说 No。
云厂商，直接提供了像Aurora、PolarDB之类的MySQL增强，更有类似 TiDB、OceanBase 这样纯粹的分布式数据库，越来越多的业务走向了这个终途。当你的团队加班加点验证着分库分表中间件的时候，却发现其实换个兼容的存储就能玩得转，你会怎么选，简直不用再多说。
当然，一旦你选用了分布式数据库，以前的 DBA 经验可能就不管用了，比如说索引及其二级索引。你的团队不得不学习新的知识，来应对分布式环境。
但这些都是阵痛，长远看来，分布式数据库是趋势，而分库分表中间件只能吃存量。
当你的业务有了常年累积的复杂数据，你可能会采用复杂的分库分表组件，但如果你的业务比较新，可预见的未来会有大量数据，那一个分布式数据库可能是最合适的。
分库分表中间件并不是消失了。它摇身一变，变成了分布式数据库的一部分。
你可能会听到很多切到分布式数据库，又从分布式数据库切回到 MySQL 的案例，这属于想吃螃蟹但并没有吃到。目前来看，分布式数据库越来越稳定，生态建设也越来越好。而分库分表，则属于存量业务，终将会退出历史的舞台。
