使用分布式数据库有什么优势

华为云、阿里云、腾讯云都推出了分布式数据库服务。

无限扩容

自动水平拆分。

支持字符串、数字、日期等多种拆纬度。

业务不中断平滑扩容。

性能卓越

性能通过水平扩展可线性提升。

简单易用

兼容MYSQL 协议、语法、客户端。

轻松数据导入，数据库上云。

一键实现数据库扩容。

业务零代码改动，实现读写分离。

快速部署

可在线快速部署实例，节省采购、部署、配置等自建数据库工作，缩短项目周期，帮助业务快速上线。

低成本

稳定的产品，完善的运维和技术支持，相比开源产品总体性价比更高；多种实例规格配置覆盖不同业务规模场景，按需购买。

单机数据库的现状与困境

随着互联网飞速发展，企业数据越来越庞大，应用对性能要求也越来越高。单机数据库对大批量数据的处理存在一定的局限性：

单机数据库容易产生容量与性能瓶颈

当前的硬件条件下，主流数据库可以支持单表千万级数据量的存储，但是难以支撑密集的并发读写，存在性能瓶颈。

传统的分区分表或分库方案限制太多

采用分区表方案，数据不能跨实例存储，扩展性和维护性较差。

采用分库方案，客户端需要自行管理各库连接，数据库连接管理和升级复杂，扩容迁移困难。

单机数据库服务器成本高昂

普通X86服务器支撑能力有限，品牌厂商的服务器价格高昂，通过增加硬件规格来提升并发性能的成本太高，且能到达的性能高度有限。

DDM轻松应对海量数据与高并发

DDM解决了单机关系型数据库对硬件依赖性强、扩展能力有限、数据量增大后扩容困难、数据库响应变慢等难题，通过分布式集群架构方案实现了“平滑扩容”，扩容过程中保持业务不中断。

数据分布存储

DDM采用水平拆分方式，将数据记录数庞大的单表，按指定的拆分规则，分布式存储到各个分片中。同时DDM提供路由分发功能，应用服务无需考虑数据该写入哪个分片，该从哪个分片读取。

读写分离

用户可以根据数据读取压力负载情况，为每个RDS实例配置一个或者多个只读实例，提高查询并发性能。

高性能

在实际业务访问中，SQL主要的性能瓶颈集中在物理数据库节点上。

DDM实例关联多个RDS节点，减少单个RDS存储的数据量，同时实现并行计算，支持PB级数据量访问，以及百万级高并发。

在线平滑扩容

DDM在不中断业务的情况下，支持新增RDS实例，水平扩容存储空间。一键式扩容，轻松解决单机数据库的容量瓶颈。

分布式数据库是用计算机网络将物理上分散的多个数据库单元连接起来组成的一个逻辑上统一的数据库。每个被连接起来的数据库单元称为站点或节点。分布式数据库有一个统一的数据库管理系统来进行管理，称为分布式数据库管理系统。

目前国产分布式数据库排名靠前的是 TiDB，

可以登录TiDB 官方社区（AskTUG）

分布式数据库系统通常使用较小的计算机系统，每台计算机可单独放在一个地方，每台计算机中都有DBMS的一份完整拷贝副本，并具有自己局部的数据库，位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接，共同组成一个完整的、全局的大型数据库。

这种组织数据库的方法克服了物理中心数据库组织的弱点。首先，降低了数据传送代价，因为大多数的对数据库的访问 *** 作都是针对局部数据库的，而不是对其他位置的数据库访问;其次，系统的可靠性提高了很多，因为当网络出现故障时，仍然允许对局部数据库的 *** 作，而且一个位置的故障不影响其他位置的处理工作，只有当访问出现故障位置的数据时，在某种程度上才受影响;第三，便于系统的扩充，增加一个新的局部数据库，或在某个位置扩充一台适当的小型计算机，都很容易实现。然而有些功能要付出更高的代价。例如，为了调配在几个位置上的活动，事务管理的性能比在中心数据库时花费更高，而且甚至抵消许多其他的优点。

分布式数据库系统主要特点：

· 多数处理就地完成;

· 各地的计算机由数据通信网络相联系。

· 克服了中心数据库的弱点：降低了数据传输代价;

· 提高了系统的可靠性，局部系统发生故障，其他部分还可继续工作;

· 各个数据库的位置是透明的，方便系统的扩充;

· 为了协调整个系统的事务活动，事务管理的性能花费高;

数据分片

类型：

(1)水平分片：按一定的条件把全局关系的所有元组划分成若干不相交的子集，每个子集为关系的一个片段。

(2)垂直分片：把一个全局关系的属性集分成若干子集，并在这些子集上作投影运算，每个投影称为垂直分片。

(3)导出分片：又称为导出水平分片，即水平分片的条件不是本关系属性的条件，而是其他关系属性的条件。

(4)混合分片：以上三种方法的混合。可以先水平分片再垂直分片，或先垂直分片再水平分片，或其他形式，但他们的结果是不相同的。

条件：

(1)完备性条件：必须把全局关系的所有数据映射到片段中，决不允许有属于全局关系的数据却不属于它的任何一个片段。

(2)可重构条件：必须保证能够由同一个全局关系的各个片段来重建该全局关系。对于水平分片可用并 *** 作重构全局关系;对于垂直分片可用联接 *** 作重构全局关系。

(3)不相交条件：要求一个全局关系被分割后所得的各个数据片段互不重叠(对垂直分片的主键除外)。

数据分配方式

(1)集中式：所有数据片段都安排在同一个场地上。

(2)分割式：所有数据只有一份，它被分割成若干逻辑片段，每个逻辑片段被指派在一个特定的场地上。

(4)全复制式：数据在每个场地重复存储。也就是每个场地上都有一个完整的数据副本。

(5)混合式：这是一种介乎于分割式和全复制式之间的分配方式。

分布式数据库的特征：

1、独立透明性

数据独立性是数据库方法追求的主要目标之一，分布透明性指用户不必关心数据的逻辑分区，不必关心数据物理位置分布的细节，也不必关心重复副本（冗余数据）的一致性问题，同时也不必关心局部场地上数据库支持哪种数据模型。

分布透明性的优点是很明显的。有了分布透明性，用户的应用程序书写起来就如同数据没有分布一样。当数据从一个场地移到另一个场地时不必改写应用程序。

当增加某些数据的重复副本时也不必改写应用程序。数据分布的信息由系统存储在数据字典中。用户对非本地数据的访问请求由系统根据数据字典予以解释、转换、传送。

2、复制透明性

用户不用关心数据库在网络中各个节点的复制情况，被复制的数据的更新都由系统自动完成。在分布式数据库系统中，可以把一个场地的数据复制到其他场地存放，应用程序可以使用复制到本地的数据在本地完成分布式 *** 作，避免通过网络传输数据，提高了系统的运行和查询效率。

但是对于复制数据的更新 *** 作，就要涉及到对所有复制数据的更新。

3、易于扩展性

在大多数网络环境中，单个数据库服务器最终会不满足使用。如果服务器软件支持透明的水平扩展，那么就可以增加多个服务器来进一步分布数据和分担处理任务。

主要优点：

（1）具有灵活的体系结构。

（2）适应分布式的管理和控制机构。

（3）经济性能优越。

（4）系统的可靠性高、可用性好。

（5）局部应用的响应速度快。

（6）可扩展性好，易于集成现有系统。

特点：数据独立性与位置透明性 数据独立性是数据库方法追求的主要目标之一，分布透明性指用户不必关心数据的逻辑分区，不必关心数据物理位置分布的细节，有了分布透明性用户的应用程序书写起来就如同数据没有分布一样。当数据从一个场地移到另一个场地时不必改写应用程序。

目的：集中和节点自治相结合 在分布式数据库中，局部共享即在局部数据库中存储局部场地上各用户的共享数据这些数据是本场地用户常用的。全局共享即在分布式数据库的各个场地也存储可供网中其它场地的用户共享的数据，支持系统中的全局应用。

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