在使用Sharding-JDBC进行数据库分库分表时，如何根据业务需求设计垂直和水平拆分策略，并结合Sharding-JDBC进行配置？请提供配置示例。

面对大数据量的数据库性能挑战，合理地进行分库分表是提升系统性能的有效手段。在Sharding-JDBC中，垂直拆分通常是根据业务逻辑将表的不同列拆分到不同的表中，以减少单表的数据量，而水平拆分则是将一张大表拆分成多个具有相同结构的小表，分布到不同的数据库中。
参考资源链接：Sharding-JDBC分库分表详解：从概念到配置
垂直拆分的策略通常是基于业务的读写频率和数据之间的关联度来决定的。比如，可以将经常一起查询的列保留在一个表中，而将其他列拆分到另一个表。这可以通过Sharding-JDBC的分片策略配置来实现，但Sharding-JDBC本身主要支持水平拆分。
水平拆分则是在Sharding-JDBC中更为常见的操作。首先，需要确定分片键，也就是作为拆分依据的字段。然后，根据分片算法将数据分配到不同的数据节点。Sharding-JDBC支持多种分片策略，包括模运算、范围、列表和时间等。例如，可以通过模运算将订单数据根据订单ID拆分到不同的子表中，实现水平拆分。
配置示例：
假设有一个订单表order，需要根据订单ID（order_id）进行水平拆分，拆分为128张子表，那么可以在Sharding-JDBC的配置文件中定义如下配置：
分库分表配置
shardingRule:
tables:
# 订单表分表策略配置
order:
actualDataNodes: ds_$->{0..1}.order_$->{0..127}
tableStrategy:
inline:
shardingColumn: order_id
algorithmExpression: order_$->{order_id % 128}
# 其他配置省略
在这个配置中，我们定义了order表的分片策略为order表被拆分到2个数据源（ds_0和ds_1）的128张子表（order_0到order_127）。这里使用的是模运算算法，order_id % 128，即订单ID对128取余，根据余数决定数据存储在哪个子表中。
通过以上配置，Sharding-JDBC能够根据配置的分片策略自动处理数据的路由，开发者无需修改现有业务代码，即可实现数据的分布式存储和查询。
了解了如何使用Sharding-JDBC进行分库分表配置后，建议深入学习《Sharding-JDBC分库分表详解：从概念到配置》这本书，其中详细讲解了分库分表的相关概念、配置方法以及实战案例，能够帮助你更全面地掌握Sharding-JDBC的使用技巧和最佳实践。
参考资源链接：Sharding-JDBC分库分表详解：从概念到配置