ShardingSphere自动分片算法有哪些？

AUTO_INTERVAL算法

自动时间段分片算法，适用于以时间字段作为分片健的分片场景，和VOLUME_RANGE基于容量的分片算法用法有点类似，不同的是AUTO_INTERVAL依据时间段进行分片。主要有三个属性datetime-lower分片健值开始时间（下界）、datetime-upper分片健值结束时间（上界）、sharding-seconds单一分片表所能容纳的时间段。

这里分片健已经从t_order_id替换成了order_date。现在属性 datetime-lower 设为 2023-01-01 00:00:00，datetime-upper 设为 2025-01-01 00:00:00，sharding-seconds为 31536000 秒（一年）。策略配置上有些改动，将分库和分表的算法全替换成AUTO_INTERVAL。
YML配置示例如下：

BOUNDARY_RANGE算法

基于分片边界的范围分片算法，和分片容量算法不同，这个算法根据数据的取值范围进行分片，特别适合按数值范围频繁查询的场景。该算法只有一个属性sharding-ranges为分片健值的范围区间。

比如，我们配置sharding-ranges=10,20,30,40，它的范围默认是从 0开始，范围区间前闭后开。配置算法以后执行建表语句，生成数据节点分布如：

db0-
   ｜_t_order_0
   ｜_t_order_2
   ｜_t_order_4
db1-
   ｜_t_order_1
   ｜_t_order_3

那么它的数据分布应该如下：

[ 0，10 )数据分布到t_order_0，
[ 10，20 )数据分布到t_order_1，
[ 20，30 )数据分布到t_order_2，
[ 30，40 )数据分布到t_order_3，
[ 40，∞ )数据分布到t_order_4。

YML配置示例如下：

VOLUME_RANGE算法：

基于分片容量的范围分片算法，依据数据容量来均匀分布到分片表中。
它适用于数据增长趋势相对均匀，按分片容量将数据均匀地分布到不同的分片表中，可以有效避免数据倾斜问题；由于数据已经被按照范围进行分片，支持频繁进行范围查询场景。
不仅如此，该算法支持动态的分片调整，可以根据实际业务数据的变化动态调整分片容量和范围，使得系统具备更好的扩展性和灵活性。

VOLUME_RANGE算法主要有三个属性：

YML配置示例如下：

上图的上下界的意思是：

分片健t_order_id的值在界值 [range-lower，range-upper) 范围内，每个分片表最大存储 10 条数据；低于下界的值 [ 1，2 ) 数据分布到 t_order_0，在界值范围内的数据 [ 2，20 ) 遵循每满足 10 条依次放入 t_order_1、t_order_2；超出上界的数据[ 20，∞ ) 即便前边的分片表里未满 10条剩下的也全部放在 t_order_3。

HASH_MOD算法

哈希取模分片算法是内置取模分片算法的一个升级版本，定义算法时类型HASH_MOD，也只有一个props属性sharding-count代表分片的数量。表达式hash（分片健/数据库实例） % sharding-count。

YML配置示例如下：

MOD取模算法：

取模分片算法是内置的一种比较简单的算法，定义算法时类型MOD，表达式大致（分片健/数据库实例） % sharding-count，它只有一个 props 属性sharding-count代表分片表的数量。
这个 sharding-count 数量使用时有点小坑，比如db0和db1都有分片表t_order_1，那么实际上数量只能算一个。

YML配置示例如下：