剛超過百萬的表真不大，我做過的公司很多表都是幾百萬，個別的到了千萬，對于一般的查詢來說可以不用刻意考慮怎么存儲的問題，mysql夠扛的。而對于復雜的多連表查詢，尤其是在做數據統計業務時，sql操作會很復雜，會很慢，但是因為這個業務是對數據的實時性要求不高，我們會采用寫定時任務的方式，提前把多張表查詢跑成一張最終的結果存儲起來，我們業務上的sql直接去查這個最終表就行了。

有人說分表，橫著切分。但是我見過的公司通常不會完全這樣做，因為分表之后的弊端也很大，會導致有些業務對該數據的操作需求實現不了或者很麻煩。實際的做法是，分表的同時，仍然保留整體的原表，兩份數據，一份是原表，另一份是對原表進行切分的副本，用這個分開的表來滿足某部分業務的查詢需求即可。至于怎么分，看業務，比如說我做過一款手機游戲的app，在統計用戶的月活躍情況時，我會按月份分。

拋開具體的業務不談，在其他方面通常的解決方案還有：

第一：成本最低也是最實用的方式：索引優化、sql優化。

第二：上緩存，查詢也不一定完全就是數據量大影響的，高訪問量請求數據庫密集時，也會影響，用緩存擋在mysql前面，進行流量削鋒。

第三：mysql讀寫分離，其實本質也是一種負載均衡的實現方式。

第四：分布式，把同一份數據分到不同服務器上，這個成本就大了，一般的公司用不到，想滿足不同業務的需求對技術要求很高，較難解決的問題是在數據的一致性上。

等等，不管使用什么技術，一定要考慮好這個技術可能帶來的后果尤其弊端是什么。