在数据库优化过程中，分库分表是常见的解决方案，用于应对数据量激增、读写性能瓶颈等问题。正如芋艿在CSDN博客中强调，盲目追求分库分表而不考虑实际需求，可能导致复杂度和成本上升，反而得不偿失。
分库分表的核心目的是解决数据库扩展性问题，但过早或过度拆分可能带来管理困难。例如，跨库查询、分布式事务处理会增加开发难度和维护成本。如果数据规模尚未达到分库分表的门槛，强行拆分只会让系统变得臃肿。
分库分表应基于业务场景进行决策。例如，高并发读写、海量数据存储的场景下，拆分是必要的；但对于小型应用，单库单表可能更高效。芋艿指出，开发者需评估数据增长趋势、访问模式和服务可用性，避免“为了分库分表而分库分表”的误区。
分库分表是工具而非目的。在数据库服务设计中，我们应优先优化索引、缓存和SQL语句，再根据实际压力逐步引入拆分策略。记住，技术服务于业务，理性选择才能实现长期稳定。
