MySQL集群方面的优化可以从三个方面来考虑
    1.分表
    垂直分表：
    如果一张表中字段过多，不仅影响可读性并且效率也会降低，这个时候应该考虑垂直分表，将其他字段拆分到另外的表中，两种表之间通过逻辑外键关联。
    水平分表：
    如果数据量很大的情况下，不应该将所有数据都放在同一个表下，应该根据数据量拆分成不同的表，以此提高查询的效率

    2.分库
    垂直分库：
    我们微服务就是天生的垂直分库，一个模块对应一个数据库，对应模块只操作自己的数据库
    水平分表：
    同样的，即使做了水平分表，一个数据库中表太多也会影响效率，这个时候可以考虑将一个数据库中的表拆分到多个数据库。

    分表可以采取的策略
    1、按照id分表
    2、按照时间分表
    3、按照hash计算分表
    4、按照业务逻辑分表

    3.读写分离
    读写分离是建立在分库分表的情况下。如果读写都操作同一个表，会极大的影响效率，并且如果考虑事务还会使用到锁，效率就更低了，这个时候我们就需要将读和写分担到不同的表或数据库中。
    读写分离之后要确定写是哪张表，读又是哪张表，这个我们可以通过其他组件来实现。
    一般有ShardingJDBC和MyCat，MyCat是一个中间件过于重量级，使用麻烦，所以我们项目中使用的是ShardingJDBC，只需要导入依赖和配置就可以了。
    具体的实现是，我们将在yml中配置具体的分表策略以及读写分别对应的表，ShardingJDBC底层会分析sql，并根据策略重写sql，并可以帮我们实现负载均衡的功能。在执行完SQL以后，自动将多个表读的数据合并到一起并返回。
    大致的配置有，数据库连接池、数据库四大金刚、要根据哪个字段进行分表、负载均衡策略等。如果有需要自定义分库分表策略还可以自定义一个类交给shardingJDBC管理。