对于大多数业务，选择读写分离方案更适合，因为它实现简单，能快速提升读性能，而分区分表适合数据量极大且查询模式简单的场景。先评估你的读写比例，如果读多写少，读写分离是首选；如果单表数据爆炸且跨行查询少，再考虑分区分表。

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读写分离的核心思想是将读和写操作分开，主库负责写，从库负责读，通过主从复制保持数据一致。适合读多写少的场景，比如电商商品详情页、用户个人中心等。实现成本低，只需配置主从同步即可。

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分库分表是将数据按规则拆分到多个表或库中，水平分片解决单表数据量瓶颈。适合订单、日志等数据量巨大且有自然分片键的业务，但会带来跨库join困难、事务复杂等问题。

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业务需求决定一切：如果你的QPS很高但数据量不大，读写分离够用；数据量上亿且增长快，分区分表是必须的。但分区分表后，运维成本飙升，建议先用读写分离过渡。

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实际案例：某互联网公司初期用读写分离扛住千万QPS，后来单表破10亿才上分库分表。读写分离是低成本高回报，分区分表是高风险高投入。

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选择标准：1.读写比>10:1选读写分离；2.单表>5000万行选分表；3.有复杂报表查询慎用分表；4.预算有限优先读写分离。

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读写分离易上手，主从异步复制延迟一般秒级，强一致性需求用半同步。分区分表需中间件如ShardingSphere，路由逻辑复杂，扩容重分数据痛苦。

FAQ
Q: 读写分离会有数据不一致吗？
A: 有延迟，通常1-5秒，业务可容忍就行。
Q: 分表后怎么聚合查询？
A: 用中间件或应用层合并，性能打折。
Q: 小公司用哪个？
A: 先读写分离，简单有效。
Q: 两者能一起用吗？
A: 能，分表后再读写分离是常见组合。