如何在Sharding-JDBC中实现表的垂直拆分和水平拆分，并给出配置示例？

在Sharding-JDBC中实现表的垂直拆分和水平拆分是解决数据库性能瓶颈的有效手段。垂直拆分主要是将数据库中的不同表根据业务的关联性进行物理上的拆分，而水平拆分则是将同一个表的数据根据一定的规则分布到多个表中。以下是具体实现步骤和配置示例：

参考资源链接：[Sharding-JDBC分库分表详解：从概念到配置](https://wenku.csdn.net/doc/3z6wyena4w?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要定义好数据源和数据表的拆分规则。在Sharding-JDBC中，可以通过配置文件或Java API来设置分片策略。假设有一个订单表`order`，我们需要根据`order_id`的尾数进行水平拆分，将其拆分为10个分表`order_0`到`order_9`；同时根据业务需求，将订单表拆分为`order_info`和`order_detail`两个表进行垂直拆分。

配置文件示例（yaml格式）:

dataSources:
  ds_0:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0?serverTimezone=UTC&useSSL=false
    username: root
    password: root
    type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
  ds_1:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1?serverTimezone=UTC&useSSL=false
    username: root
    password: root
    type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource

shardingRule:
  tables:
    order:
      actualDataNodes: ds_${0..1}.order_${0..9}
      tableStrategy:
        inline:
          shardingColumn: order_id
          algorithmExpression: order_${order_id % 10}
      keyGenerator:
        column: order_id
        type: SNOWFLAKE
    order_info:
      actualDataNodes: ds_${0..1}.order_info
    order_detail:
      actualDataNodes: ds_${0..1}.order_detail
  defaultDataSource: ds_0
  defaultTableRule:
    keyGenerator:
      column: order_id
      type: SNOWFLAKE

在上述配置中，`order`表被水平拆分成了10个分表，并且分布在两个数据源ds_0和ds_1中。`order_info`和`order_detail`是垂直拆分后的两个表，它们分布在同一个数据源中。

通过这种配置，Sharding-JDBC可以自动根据分片键`order_id`的值将数据路由到正确的分表中，而应用层无需关心数据具体的存储位置。对于复杂的分库分表需求，Sharding-JDBC提供了灵活的分片策略和算法表达式，允许用户根据实际业务场景定义自己的分片规则。

为了解决可能遇到的问题并深入理解Sharding-JDBC的应用，建议阅读《Sharding-JDBC分库分表详解：从概念到配置》。这本书详细介绍了分库分表的各个概念，并提供了丰富的配置和使用案例，将帮助你从基础到深入理解分库分表技术，并有效应用于实际开发中。

参考资源链接：[Sharding-JDBC分库分表详解：从概念到配置](https://wenku.csdn.net/doc/3z6wyena4w?spm=1055.2569.3001.10343)