分布式数据库是将数据存储在多个物理位置，通过网络进行协同工作的数据库系统。它解决了传统集中式数据库在扩展性、容错性和性能上的局限，广泛应用于互联网服务、金融系统和物联网场景。以下是关键知识点梳理：
核心概念 💡
- 分布式架构：数据与计算任务分散在不同节点，通过通信协议实现数据一致性
- 数据分片（Sharding）：按规则将数据分割存储，例如按用户ID哈希分布
- 复制机制：主从复制保障高可用，如MySQL的主从架构
- 一致性协议：Paxos/Raft保证分布式事务的原子性和一致性
技术特点 🌐
- ✅ 水平扩展：通过增加节点提升系统吞吐量
- ⚠️ 网络延迟：需优化数据同步与传输效率
- 🔄 数据同步：采用异步复制降低系统耦合度
- 🔒 安全性：需处理跨节点的数据加密与权限控制
典型应用场景 📈
- 电商平台：订单数据分片存储，实时库存同步
- 金融风控：跨区域数据实时分析，满足合规要求
- 物联网系统：边缘设备数据本地存储+云端聚合分析
学习路径 🚀
- 先掌握关系型数据库原理（如MySQL）
- 学习分布式理论（CAP定理、最终一致性）
- 实践分布式数据库系统（如Apache Cassandra）
- 深入分布式事务处理（Two-Phase Commit）
推荐扩展阅读 🔍
- 分布式数据库架构设计：深入解析系统设计模式
- 云原生数据库实践：了解容器化部署方案