GoldenDB支持的分片算法主要包括：

1. Hash分片：通过对分片键的值进行hash计算，将计算后的key值映射到不同的服务器上。GoldenDB中使用的是一致性hash算法，它可以尽可能减少节点数变化引起的数据迁移。
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3. Range分片：按照数据范围分片，常用于按照时间分区或者ID分区来切分。例如，按照不同日月的数据分散到不同的库中。Range分片在集群扩容时只需要添加节点，不需要对分片数据进行迁移，但对于范围查找可能需要跨分片查询。
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5. List分片：按照指定的列表进行分片。例如，可以将用户按照地区分为华北、华东、华南等片区，然后将不同地区的用户数据分散到不同的数据库节点上。
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7. 复制表：通过将表复制到多个节点上实现数据的分片。这种方式适用于读多写少的场景，可以提高查询性能，但写入操作需要进行数据同步，可能会影响性能。
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9. 分片+分区：结合分片和分区两种技术，先将数据进行分片，然后在每个分片上进行分区。这种方式可以进一步提高数据的分散性和查询性能，适用于大规模数据处理场景。

在GoldenDB中，可以通过创建表时指定分片规则来使用这些分片算法，例如：

• Hash分片的语法：CREATE TABLE t1(a INT, b INT) DISTRIBUTED BY HASH(a) (g1, g2, g3);
• Range分片的语法：CREATE TABLE t1(a BIGINT, b CHAR(6)) DISTRIBUTED BY RANGE(a) (g1 VALUES LESS THAN (1000), g2 VALUES LESS THAN (2000), g3 VALUES LESS THAN MAXVALUES);

• List分片的语法：CREATE TABLE t1(a INT, b INT) DISTRIBUTED BY LIST(a) (g1 VALUES IN (1, 2, 3), g2 VALUES IN (4, 5, 6), g3 VALUES IN (7, 8, 9));
• 复制表的语法：CREATE TABLE t1(a INT, b INT) REPLICATED;
• 分片+分区的语法：CREATE TABLE t1(a INT, b INT) DISTRIBUTED BY HASH(a) PARTITION BY RANGE(b) (g1 VALUES LESS THAN (1000), g2 VALUES LESS THAN (2000), g3 VALUES LESS THAN MAXVALUES);

通过这些分片算法，GoldenDB可以实现数据的水平切分和垂直切分，将数据库横向和纵向扩展到多个物理节点，提升系统的性能和可用性。