在SQL Server 2012 SP4中进行分库分表操作通常涉及创建新的数据库和表，然后将数据分散存储到这些表中。以下是实施分库分表的一般步骤：
设计数据库结构： 首先，你需要设计新的数据库结构，确定哪些表需要进行分表，以及如何将数据分布到不同的表中。考虑到数据分布方式、分表规则等因素。
创建新数据库： 使用SQL Server Management Studio或者T-SQL语句创建新的数据库，例如：
sql
CREATE DATABASE NewDatabase;
创建分表： 在新数据库中创建分表，确保根据设计的规则分配数据到不同的表中，例如：
sql
CREATE TABLE NewDatabase.dbo.Table1 (
-- 列定义
);
CREATE TABLE NewDatabase.dbo.Table2 (
-- 列定义
);
...
迁移数据： 将现有数据迁移到新的分表结构中。这可能涉及使用INSERT INTO SELECT语句或者其他数据迁移工具。
更新应用程序： 对应用程序进行必要的更改，以确保它们能够与新的分库分表结构正常交互。
维护和管理： 一旦分库分表完成，需考虑维护和管理这些新结构。例如，定期执行数据清理、性能优化和监控等操作。
分库分表是一种常见的数据库优化策略，它带来了一些优点和缺点。
优点：
提高性能： 分库分表可以将数据分散存储到不同的数据库和表中，从而减少单一数据库或表的数据量，提高查询和写入的性能。
扩展性： 可以更容易地水平扩展数据库，当数据量增长时，可以简单地添加新的数据库实例或表来应对增长的需求。
负载均衡： 将数据分散存储可以更好地分摊数据库服务器的负载，提高系统整体的稳定性和可靠性。
灵活性： 分库分表可以根据应用程序需求进行灵活的设计，更好地满足不同的业务场景要求。
降低索引维护成本： 数据量较大时，单一表的索引维护成本会变得较高，分表可以降低单一表的索引维护成本。
缺点：
复杂性增加： 分库分表引入了更多的数据库对象，增加了系统的复杂性和维护成本，例如跨库事务、数据一致性等问题需要更多的考虑。
跨节点查询问题： 在分布式数据库中，跨节点查询可能变得更加困难，需要额外的处理和规划。
数据迁移和合并问题： 当需要对数据进行迁移或合并时，分库分表会增加额外的复杂性和成本。
跨表关联： 跨表查询和关联可能变得更加复杂，需要使用分片键等机制来保证数据的一致性。
扩展性限制： 分库分表虽然提高了扩展性，但也存在一定的扩展性限制，例如某些数据库操作仍然难以分布式执行。
分库分表作为一种数据库优化策略，虽然在某些情况下能够带来明显的性能提升和扩展性增强，但也存在一些情况下可能被淘汰或不再适用的原因：
技术发展： 随着数据库管理系统和硬件技术的不断发展，例如数据库的分布式架构、集群技术、缓存机制等的成熟，有时候可以通过其他技术手段来实现性能和扩展性的需求，而不必采用分库分表的复杂方案。
成本和复杂性： 分库分表引入了更多的数据库对象，增加了系统的复杂性和维护成本。在某些情况下，随着业务规模的扩大和技术的进步，可能会发现采用其他技术方案更为经济和可行。
云原生数据库： 随着云计算技术的普及和发展，云原生数据库越来越受到关注，在云环境中，通常可以通过弹性扩展、自动管理等特性来实现数据库的性能和扩展性需求，而不必过度依赖分库分表。
数据治理和合规要求： 在一些行业中，数据治理和合规性要求日益严格，对数据的管理和安全性提出了更高的要求。分库分表可能会加大数据管理和合规难度，不适合满足这些要求。
性能优化手段改进： 一些数据库管理系统和应用程序框架在性能优化方面有了更多的改进和优化手段，通过合理的索引设计、查询优化、缓存机制等，也能够满足性能提升的需求。