一、分表的局限性
1. 分表带来的复杂性
分表会增加数据处理的复杂性，例如需要在多张表中进行查询，需要对多张表进行操作等。这些操作会增加代码的复杂度，并降低开发效率。
2. 分表带来的性能问题
虽然分表可以减轻单张表的负担，但是在多张表中进行查询和操作会增加数据库的负担，导致性能下降。特别是在跨表查询时，性能下降更为明显。
3. 分表带来的数据一致性问题
分表会导致数据在多个表中分散存储，容易出现数据一致性问题。例如，当一个事务需要同时修改多个表中的数据时，如果其中一个表出现错误，整个事务就会失败，导致数据不一致。
二、解决方案
1. 数据库垂直拆分
垂直拆分是将一个大型数据库拆分成多个小型数据库的过程。这种方式适用于数据之间关联性不强的情况，例如将用户信息和订单信息分别存储在不同的数据库中。
2. 数据库水平拆分
水平拆分是将一个大型表拆分成多个小型表的过程。这种方式适用于数据之间关联性强的情况，例如将订单表按照订单状态分成多张表。
3. 数据库分库分表
分库分表是将一个大型数据库拆分成多个小型数据库，并将每个小型数据库中的表再进行分表的过程。这种方式可以解决分表带来的性能和数据一致性问题。
总之，分表并不能彻底解决问题的根源。在进行分表优化时，需要考虑数据之间的关联性和分表带来的复杂性、性能和数据一致性问题。选择合适的分表方式，才能真正提高数据库的性能和稳定性。