ShardingSphere标准分片算法有哪些？

基于 CosId 的雪花ID固定时间范围的分片算法，和上边的COSID_INTERVAL算法不同之处在于，底层用于散列的COSID的生成方式是基于雪花算法（Snowflake），内部结合了时间戳、节点标识符和序列号等，这样有助于数据分布更均匀些。

基于 CosId 的固定时间范围的分片算法，和INTERVAL算法的用法很相似，不同点在于增加了zone-id时区属性，logic-name-prefix分片数据源或真实表的前缀格式，上下界datetime-lower、datetime-upper范围的时间格式是固定的yyyy-MM-dd HH:mm:ss

基于 CosId 的取模分片算法和普通的MOD算法使用上略有不同，mod为分片数量，logic-name-prefix分片数据源或真实表的前缀格式。

时间范围分片算法，针对于时间字段（字符串类型）作为分片健的范围分片算法，适用于按照天、月、年这种固定区间的数据分片。 上边使用其它时间分片算法时，用的都是t_order_n后缀编号格式的分片表。但业务上往往需要的可能是按月、年t_order_yyyyMM的这种分片表格式。

行表达式分片算法，适用于比较简单的分片场景，利用Groovy表达式在算法属性内，直接书写分片逻辑，省却了配置和代码开发，只支持SQL语句中的 = 和 IN 的分片操作，只支持单分片键。

algorithm-expression：编写Groovy的表达式，比如: t_order_$->{t_order_id % 3} 表示根据分片健 t_order_id 取模获得 3 张 t_order 分片表 t_order_0 到 t_order_2。
allow-range-query-with-inline-sharding：由于该算法只支持含有 = 和 IN 操作符的SQL，一旦SQL使用了范围查询 >、< 等操作会报错。要想执行范围查询成功，该属性开启为true即可，一旦开启范围查询会无视分片策略，进行全库表路由查询，这个要慎重开启！