ShardingSphere是如何支持分库分表的，以及在实施Sharding-JDBC时需要注意哪些关键点？

ShardingSphere通过其组件Sharding-JDBC和Sharding-Proxy支持分库分表，以应对大数据量带来的性能挑战。Sharding-JDBC作为一个内嵌式的分库分表解决方案，能够使得Java应用程序在不需要额外代理的情况下直接操作分布式数据库。在实施Sharding-JDBC时，需要考虑的关键点包括但不限于：

参考资源链接：[ShardingSphere分库分表详解与Sharding-JDBC实践](https://wenku.csdn.net/doc/4y5hqqtfx0?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，需要对分库分表的策略进行设计，包括垂直分库、垂直分表、水平分库和水平分表的策略。这需要对业务数据的访问模式和分布特性有深入的理解。

其次，Sharding-JDBC需要正确配置分片键和分片算法。分片键是用于分片的数据库字段，而分片算法定义了数据如何根据分片键分散到不同的数据库或表中。分片策略需要根据应用的具体需求来设计。

接着，在实际的代码实现中，需要确保使用了Sharding-JDBC提供的API来进行数据操作，从而使得分库分表后的数据操作能够被正确地路由和管理。

此外，由于分库分表可能会引入跨节点的连接查询问题，开发者需要特别注意分页、排序和聚合等操作的实现方式，以确保这些操作在分布式环境中仍然高效。

最后，使用Sharding-JDBC时，通常需要与SpringBoot、MyBatisPlus和Druid连接池等技术栈相结合，这需要开发者熟悉这些技术的配置和优化。

建议查看《ShardingSphere分库分表详解与Sharding-JDBC实践》这份资料，以获取更深入的理解和实践指导。它详细介绍了ShardingSphere的基本概念、分库分表的原理及应用，并且具体到Sharding-JDBC的介绍和水平分表的实现方法。这对于希望在实战中有效运用ShardingSphere解决分库分表问题的开发者来说，是一份不可多得的参考资料。

参考资源链接：[ShardingSphere分库分表详解与Sharding-JDBC实践](https://wenku.csdn.net/doc/4y5hqqtfx0?spm=1055.2569.3001.10343)