方法一：使用MD5哈希
　　做法是对UID进行md5加密，然后取前几位（我们这里取前两位），然后就可以将不同的UID哈希到不同的用户表（user_xx）中了。
　　Php代码
　　function getTable( $uid ){
　　$ext = substr ( md5($uid) ,0 ,2 );
　　return "user_".$ext;
　　}
　　通过这个技巧，我们可以将不同的UID分散到256中用户表中，分别是user_00,user_01 ……    user_ff。因为UID是数字且递增，根据md5的算法，可以将用户数据几乎很均匀的分别到不同的user表中。
　　但是这里有个问题是，如果我们的系统的用户越来越多，势必单张表的数据量越来越大，而且根据这种算法无法扩展表，这又会回到文章开头出现的问题了。
　　方法二：使用移位
　　具体方法是：
　　Php代码
　　public function getTable( $uid ) {
　　return "user_" . sprintf( "%04d", ($uid >> 20) );
　　}
　　这里，我们将uid向右移动20位，这样我们就可以把大约前100万的用户数据放在第一个表user_0000，第二个100万的用户数据放在 第二个表user_0001中，这样一直下去，如果我们的用户越来越多，直接添加用户表就行了。由于我们保留的表后缀是四位，这里我们可以添加1万张用户 表，即user_0000,user_0001 ……
　　user_9999。一万张表，每张表100万数据，我们可以存100亿条用户记录。当然，如果你的用户数据比这还多，也不要紧，你只要改变保 留表后缀来增加可以扩展的表就行了，如如果有1000亿条数据，每个表存100万，那么你需要10万张表，我们只要保留表后缀为6位即可。
　　上面的算法还可以写的灵活点：
　　Php代码
　　/**
　　* 根据UID分表算法
　　* @param int $uid  //用户ID
　　* @param int $bit    //表后缀保留几位
　　* @param int $seed //向右移动位数
　　*/
　　function getTable( $uid , $bit , $seed ){
　　return "user_" . sprintf( "%0{$bit}d" , ($uid >> $seed) );
　　}
　　总结：
　　上面两种方法，都要对我们当前系统的用户数据量做出可能最大的预估，并且对数据库单个表的最大承受量做出预估。
　　比如第二种方案，如果我们预估我们系统的用户是100亿，单张表的最优数据量是100万，那么我们就需要将UID移动20来确保每个表是100万的数据，保留用户表（user_xxxx）四位来扩展1万张表。
　　又如第一种方案，每张表100万，md5后取前两位，就只能有256张表了，系统总数据库就是：256*100万；如果你系统的总数据量的比这还多，那你实现肯定要MD5取前三位或者四位甚至更多位了。