AKF扩展立方体：X轴-水平扩展 Y轴-功能、服务、资源拆分 Z轴-根据查询或公式拆分
规则7-X轴扩展
内容：通常叫水平扩展，通过复制服务或数据库以分散事务处理带来的负载。
场景：数据库读写比例很高；事务增长超过数据增长的系统；
用法：克隆服务的同时配置负载均衡器；确保使用数据库的代码清楚读和写之间的区别；
原因：以复制数据和功能为代价获得事务的快速扩展
要点：X轴拆分实，数据的实施速度快，研发成本低，事务处理扩展效果好。然而，从运维的角度，数据的运营成本较高。
规则8-Y轴拆分
内容：也称为服务或资源扩展，本规则聚焦在沿着动词（服务）和名词（资源）的边界拆分数据集、交易和技术团队
场景：数据之间的关系不是那么必要的大型数据集；需要专业化拆分技术资源的大型复杂系统；
用法：用动词来拆分动作，用名词来拆分资源，或者两者混用；沿着动词/名词的边界拆分服务和数据
原因：不仅允许事务及其相关的大型数据集有效扩展，也支持团队的有效扩展。
要点：Y轴或者面向数据/服务的拆分允许事务和大型数据集的有效扩展，有益于故障隔离，也有助于减少团队之间的非必要沟通。
规则9-Z轴拆分
内容：经常根据客户的独特属性（例如ID，姓名，地理位置等进行拆分）
场景：非常大且类似的数据集，如庞大而且增长快速的客户群，或者当响应时间对在地理上广泛分布的客户变得很重要的时候；
用法：根据所知道的客户的属性（例如ID、名，地理位置或设备）对数据和服务进行拆分 。
原因：客户的快速增长超过了其他形式的数据增长，或者在扩展时，需要在某些客户群之间进行必要的故障隔离。
要点：Z轴拆分对扩大客户基数的效果明显，也用在其他那些无法使用Y轴拆分的大型数据集上。