Sharding-JDBC是一个开源的关系型数据库中间件，它提供了分片和主从复制两种数据分布方式，以及水平扩展和读写分离功能。然而，尽管Sharding-JDBC提供了许多有用的功能，但它也存在一些缺点：
1.复杂性：使用Sharding-JDBC进行数据分片需要对数据库进行重新设计，包括数据拆分、分片键选择等。这对于原本没有进行分片设计的项目来说，会增加很多工作量和复杂性。
2.性能损失：由于Sharding-JDBC需要将数据拆分到多个数据库中，因此在进行查询时需要访问多个数据库。这可能会导致查询性能的损失，特别是在跨分片的情况下。
3.事务管理：由于Sharding-JDBC将数据分布到多个数据库中，因此在跨分片事务的处理上存在一些挑战。具体来说，跨分片事务需要借助分布式事务管理器来保证数据的一致性和原子性，这会增加系统的复杂性。
4.数据迁移和故障恢复：当需要对数据库进行扩容或故障恢复时，涉及到数据的迁移和同步操作。Sharding-JDBC并没有提供官方的数据迁移和故障恢复工具，这将增加了相应工作的难度。
总的来说，Sharding-JDBC虽然提供了丰富的功能来支持大规模数据分片和扩展，但同时也带来了一些额外的复杂性和性能损失。因此，在选择和使用Sharding-JDBC时需要权衡其功能和缺点，根据实际情况进行合理的选择。