當流量又開始暴增時，會發現原本無限制擴充 Server （$$$）的架構會讓資料庫連線的資源不敷使用。
因為而在做資料異動的時候，若有要更新範圍（range）的資料，很容易把資料進行鎖定，進而彼此影響到查詢上面的效能。 在 80/20 法則中，大部份 80% 人都是在看文章比較多（讀取資料：SELECT），只有少部分 20% 的人或意見領袖，才會發表文章表示看法（異動資料：INSERT、UPDATE、DELETE），而在做資料異動的時候很有可能會對資料進行鎖定，進而去影響讀取的速度。若是要異動範圍（range）的資料，很容易把資料進行鎖定，更會影響到彼此查詢上面的效能。
這時候我們就會想要把資料庫做讀寫分離，所以像是 Facebook、部落格之類的媒體，大多會把資料庫做讀寫分離，使用者做異動的行為會去主資料庫（Master）去做寫入的動作，然後從資料庫（Slave）在定期的去同步資料庫的內容，而其他大部份的讀者在讀取資料時，都去讀取從資料庫（Slave）的資料，這樣就不會有因為資料異動而導致資料被鎖定，造成讀取變慢的問題。
而在主從架構中，可以是有很多台從的資料庫（Slave），透過分散式處理可以將不同的連線分配給不同的從資料庫（Slave），讓每一台從的資料庫平均分配差不多的連線量，因為需要處理的連線減少了，進而讓每個查詢都能夠在短時間都能夠回應查詢結果，提高系統的可用度。
資料庫主從架構中，
主（Master）資料庫用來做寫入資料異動（INSERT、UPDATE、DELETE）的動作，從（Slave）資料庫用來做讀取（SELECT）的動作。
而若有些很少在查詢的資料，像是 Log 紀錄或是在做 分析的資料，這類的資料從放在可靠性較高的資料庫（MySQL、Postgres、Oracle...etc）中，對於我們來說是比較浪費的，因為他會佔用存取資料庫的資源，這類的資料我們可能可以考慮用一些 NoSQL 的方案去存取這些資料，讓重要的資料存放在可靠性的資料庫就好，提高資料庫的可用性。