用途
Database Sharding 用于在多个数据库服务器之间实现水平数据分区，帮助系统突破单机数据库的容量与性能上限。它适合以下情形：数据库大小超过单台服务器容量；读写吞吐量需要通过水平扩展来提升；存在地理数据分布需求；需要多租户数据隔离；希望通过分布式架构进行成本优化；以及在多个数据库实例之间实现负载均衡。
主要能力
该技能覆盖分片的核心主题，包括分片策略、一致性哈希、分片键选择以及跨分片查询模式。参考资料目录中提供了三种具体实现指南：基于范围的分片（Range-Based Sharding）、基于哈希的分片（Hash-Based Sharding）和基于目录的分片（Directory-Based Sharding）。
使用方式
技能给出了一个最小可运行示例，采用 PostgreSQL 风格的 SQL 声明分片范围并创建分片表。示例按 user_id 划分三个分片：Shard 0 对应 user_id 0-999999，Shard 1 对应 1000000-1999999，Shard 2 对应 2000000-2999999。每个分片表都包含 id、user_id、email、created_at 字段，并通过 CHECK 约束限定 user_id 的取值范围，例如 shard_0_range 限制 user_id BETWEEN 0 AND 999999。示例还包含一个用于判断分片归属的函数 get_shard_id(p_user_id BIGINT)，其完整实现需要在参考指南中查看。
最佳实践
资料列出的推荐做法包括：遵循既有的模式与约定；编写清晰、可维护的代码；添加适当的文档；部署前进行充分测试。应避免的做法包括：跳过测试或验证；忽略错误处理；硬编码配置值。
限制
资料未提供价格、收费模式、支持的数据库类型清单、性能数据、具体的使用步骤或部署要求，这些信息暂未提供。示例中的部分实现以注释形式省略，需要查阅 references/ 目录下的参考指南。