MySQL中的分库、分表和分区是数据库优化的重要手段，用于解决数据量增长、性能瓶颈以及高并发等问题。下面将分别说明何时进行分库、分表和分区：

一、分库

何时分库：

• 并发量高：当数据库的连接数达到上限，且通过调整配置或升级硬件已无法满足需求时，可以考虑分库。分库可以通过增加数据库实例来提供更多的可用数据库连接，从而提升系统并发度。
• 业务模块独立：随着业务的发展，系统可能会拆分为多个独立的业务模块。为了降低模块间的耦合度，提高系统的可维护性，可以将不同的业务模块数据存放在不同的数据库中。
• 数据量庞大：当单个数据库的数据量达到极限，且影响到了查询和写入性能时，可以考虑分库。通过将数据分散到多个数据库中，可以减轻单个数据库的负担，提高系统的整体性能。

二、分表

何时分表：

• 单表数据量过大：当单表的数据量接近或超过千万甚至亿级记录时，会导致查询和写入性能下降。此时，可以考虑通过分表来减少单表的数据量，提高查询速度。
• 业务逻辑上有数据分区的需求：如按地理位置、用户类型、时间范围等划分数据。这种情况下，通过分表可以更方便地管理和查询数据。
• 热点数据集中：如果表中的数据存在热点数据集中的情况，即大部分查询都集中在某一部分数据上，而其他数据很少被访问，那么可以考虑通过分表来分散热点数据，提高系统的整体性能。

三、分区

何时分区：

• 单表数据量大：虽然分表可以解决单表数据量过大的问题，但分表会增加系统的复杂度。在数据量不是特别大的情况下，可以考虑通过分区来优化性能。分区可以将一张大表分解成多个小表（逻辑上仍然是一张表），从而提高查询效率。
• 查询优化：在某些情况下，通过分区可以优化查询性能。例如，如果查询经常需要按照某个字段进行范围查询，那么可以根据这个字段进行分区，从而提高查询效率。
• 数据维护：分区还可以方便数据的维护和管理。例如，可以通过删除某个分区来快速删除大量数据，而不需要逐条删除记录。
  总结：

MySQL的分库、分表和分区都是为了解决数据量增长和性能瓶颈的问题。在实际应用中，应根据业务需求和系统性能状况来选择合适的优化手段。一般来说，能不分表分库就不要分表分库，因为分表分库会增加系统的复杂度和维护难度。只有在数据量非常大、性能瓶颈无法通过其他方式解决时，才考虑进行分库分表或分区。同时，在实施分库分表或分区时，应充分评估其对系统性能、可维护性和扩展性的影响，并制定相应的解决方案。