垂直拆分：
垂直拆分是根据数据库里面的数据表的业务进行拆分，比如：一个数据库里面既存在用户数据，又存在订单数据，那么垂直拆分可以把用户数据放入到用户库，把订单数据放到订单库。垂直分表是对数据表进行垂直拆分的一种方式，常见是把一个多字段的大表按常用字段和非常用字段进行拆分，每个表里面的数据记录数一般情况下是相同的，只是字段不一样，使用主键关联。
比如原始用户表是：
垂直拆分后的表是：
垂直拆分的优点是：
1. 可以使得数据变小，一个数据块（block）就能存放更多的数据，在查询时就会减少I/O次数（每次查询时读取的Block就少）
2. 可以达到最大化利用Cache的目的，具体在垂直拆分的时候可以将不常变的字段放一起，将经常改变的放一起
3. 数据维护简单
缺点是：
1. 主键出现冗余，需要管理冗余例
2. 会引起表连接JOIN操作(增加CPU开销)可以通过在业务服务器上进行join来减少数据库压力
3. 依然存在单表数据量过大的问题(需要水平拆分)
4. 事务处理复杂
水平拆分
概述
水平拆分是通过某种策略将数据分片来存储，分库内分表和分库两部分，每片数据会分散到不同的MySQL表或库，达到分布式的效果，能够支持非常大的数据量。前面的表分区本质上也是一种特殊的库内分表
库内分表，仅仅是单纯的解决了单一表数据过大的问题，由于没有把表的数据分布到不同的机器上，因此对于减轻MySQL服务器的压力来说，并没有太大的作用，大家还是竞争同一个物理机上的IO、CPU、网络，这个就要通过分库来解决
水平拆分表如下：
实际情况中往往会是垂直拆分和水平拆分的结合，即将Users_A_M和Users_N_Z再拆成Users和UserExtras，这样一共四张表
水平拆分的优点是:
不存在单库大数据和高并发的性能瓶颈
应用端改造较少
提高了系统的稳定性和负载能力
缺点是：
分片事务一致性难以解决
跨节点Join性能差，逻辑复杂
数据多次扩展难度跟维护量极大
Mycat垂直切分与水平切分详细配置请参考博文：