方案1.
　　某个范围的uid订单到哪些库。0到2千万uid，对应的订单数据到a库、a表。2千万到4千万对应的订单到b库。
　　　　为什么这种方案用得比较少呢？
　　　　容易出现瓶颈吗。某个范围内的用户，下单量比较多，那么造成这个库的压力特别大。其他库却没什么压力。
方案2.
　　使用uid取模运算。第二种方案业界用得比较多。
　　要扩容的时候，为了减少迁移的数据量，一般扩容是以倍数的形式增加。比如原来是8个库，扩容的时候，就要增加到16个库，
　　再次扩容，就增加到32个库。这样迁移的数据量，就小很多了。这个问题不算很大问题，毕竟一次扩容，可以保证比较长的时间，
　　而且使用倍数增加的方式，已经减少了数据迁移量。

方案二思路:
　　下面是根据用户uid分表分库方案二思路
　　　　按照用户id取模的方式分库分表。按照用户id作为key来切分订单数据，具体如下：
　　　　1、 库名称定位：用户id末尾4位 取模 32。
　　　　　　用户id的后4位数，取32的模(取模就是除以这个数后，余多少)。余下的数，是0-31之间。
　　　　　　代码符号是用%表示：15%4=3。
　　　　　　代表着32个库名称：order_db_0、order_db_2.........................order_db_31
　　　　2、表名称定位：（用户id末尾4位 / 32） 取模 32。
　　　　　　　id末尾4位除以一个数，取结果的整数。比如得到结果是25.6，取整就是25。
　　　　　　按照上面的规则：总共可以表示多少张表呢？32个库*每个库32个表=1024张表。如果想表的数量小，就把32改小一些。

思考优点和缺点
　　优点:
　　　　查询指定用户的所有订单，避免了跨库跨表查询。
　　　　因为，根据一个用户的id来计算节点，用户的id是规定不变的，那么计算出的值永远是固定的(x库的x表)
　　　　那么保存订单的时候，a用户的所有订单，都是在x库x表里面。需要查询a用户所有订单时，就不用进行跨库、跨表去查询了。

　　缺点:
　　　　1.即要扩容的时候，比较麻烦。就需要迁移数据了。要扩容的时候，为了减少迁移的数据量，一般扩容是以倍数的形式增加。
　　　　　　比如原来是8个库，扩容的时候，就要增加到16个库，再次扩容，就增加到32个库。这样迁移的数据量，就小很多了。
　　　　　　这个问题不算很大问题，毕竟一次扩容，可以保证比较长的时间，而且使用倍数增加的方式，已经减少了数据迁移量。
　　　　2.数据分散不均匀，某些表的数据量特别大，某些表的数据量很小。因为某些用户下单量多，打个比方，1000-2000这个范围内的用户，下单特别多，
　　　　3.而他们的id根据计算规则，都是分到了x库x表。造成这个表的数据量大，单表的数据量撑到极限后，咋办呢?
　　总结一下：每种分库分表方案也不是十全十美，都是有利有弊的。目前来说，这种使用用户id来切分订单数据的方案，还是被大部分公司给使用。实际效果还不错。程序员省事，
　　　　至于数据量暴涨，以后再说呢。毕竟公司业务发展到什么程度，不知道的，项目存活期多久，未来不确定。先扛住再说。