我从分库分表存在的问题和怎么做来回答一下这个问题。。
一，分库分表的ID主键不能依赖于数据库的自增，因为多库中会重复！
通常使用外接的数据组件获取全局唯一的ID：比如加强型UUID（根据Ip，时间戳等得到）和使用Redis(RedisAtomicLong)和zookeeper的API获取，Twitter的雪花算法等等！
二，分库分表之后的连接查询比较困难！
问题没法避免，通常拆分SQL，使用多次查询，用查到的结果再分别查别的结果！
三，分布式事务的数据一致性很难保证！
可以使用TCC编程模型保证两处的事务都能正确提交，但是这种方式对代码的侵入比较重！也可以使用基于消息的数据一致性保证！
四，多数据的排序，分组，统计会比较困难！
1，用多线程，对多个节点分别查询，然后汇总！
2，也可以提前冗余查询表，将所有的经常查询的重点数据提前统一到个库表里！
分库分表涉及到的知识点比较多，建议使用专门的分库分表组件！本人有mycat使用经验，如果您有相关问题，欢迎前来探讨！
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数据库在做了分库分表之后，关于ID主键，我认为需要考虑这几点：
当我们的数据库是单台的时候，是不用太操心主键的生成，但是当数据库进行了分库分表之后，那么主键的生成就需要注意了，至少不能使用数据库内部的自增长序列了，通常要引入分布式唯一标识码的生成算法。
利用数据库生成：先说最笨的方法，利用数据库的自增长序列生成，数据库内唯一，有人会说，刚说完不能用数据库的自增长序列，这么快就要被打脸了么？其实这个的意思是，先利用（额外）的一台数据库，通过其自增长序列得到主键，然后作为分库分表的主键；
利用Redis/MongoDB/zookeeper生成：Redis的单线程的，利用incr和increby；MongoDB的ObjectId；ZK通过znode数据版本；都可以生成全局的唯一标识码；
UUID：生成唯一标识码最常用的算法之一；
Snowflake：Twitter开源，基于zk，41位时间戳（毫秒数）+10位机器的ID+12位毫秒内的流水号+1位符号位（永远是0）；
UidGenerator：百度开源，基于snowflake算法；
Leaf：美团开源，能保证全局唯一性、高可用、趋势递增（不太安全，比如泄露公司订单数量）、单调递增等。
分库分表通常的方案都用主键mod分表的数量，来把数据路由到某一个数据库分片上。例如分了10张表，那么就是ID%10，得到结果0-9，代表不同的表；但是当数据量进一步增多的时候，单库的数据量达到了一定的级别之后，那么就需要分更多的表，那么这时候有哪些处理方案呢？
做数据迁移：最简单暴力，也是最麻烦的一个方案；因为当分表（分库）数量增多的时候，因为分片规则的变化，每个表的数据都要被重新分配到多个新的表；
如果id是一个增长的全局序列，当前有十张表，那么分表的算法为：id%10，根据0-9路由到10个表中；当表扩到20张的时候，扩容那一刻取max_id，那么未来分库的算法也就变成了：
if(id<max_id){id%10} else {id%20};
有些分表的算法本身就带时间戳，可以基于id中的时间戳来实现，比如Snowflake算法（见上文），这个算法是一个64位的Long值，前42位就是一个精确到毫秒的时间戳，那么我们的分库算法也就可以以某个时间点来判断：
if(id中的时间<增加分表那一刻的时间){id%10} else {id%20};
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数据量达到查询瓶颈的时候，需要做一些拆分或索引优化处理。
对于使用id主键来说，分库分表都要做一些特别的设计，有以下几个方案。
1、id区间提前规划好，每个库分配好整数区间，每个库中的每个表也要规划号，数字那么大，总有区间能够容纳下增长的数字。
2、id采用32位全局uuid保证唯一
3、通过雪花算法，得到分布式环境下全局唯一的id
4、采用纳秒级时间戳＋随机数+重试机制保证数据唯一。
由于数据库的索引大部分采用B+数数据结构来存储，主键的线性递增对数据的插入(B+树的拆分和合并)和查询性能有优势，所以建议采用能保证主键递增的方案。
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全局id生成算法 snowklake算法 用long型64位表示 1位表示符号位正整数 41位表示时间戳 10位表示机器码 12位表示顺序位
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为什么要分物理表呢？ 分区的底层同样是物理分表但上层MySQL已做好一切展现给我们的是一个总表，不同的数据放到不同分区，CURD甚至索引完全就是当成一个表来操作，其实展现给用户的就是一张表，但底层分成了若干个区
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