云数据库和分布式数据库的区别？

一、云数据库和分布式数据库的区别？

打个比方这二者就像磁盘阵列和云盘。 云数据库和云盘一样，是云提供商提供的一种SaaS。背后可能通过磁盘阵列或者其它分布式架构实现。用户无需理会，即买即用。

分布式数据库，则和磁盘阵列一样，内部数据分散存储在不同硬件实体，但对外仍是一个逻辑整体。 所以，云数据库背后可能通过分布式数据库实现。两者没有必然的联系。

二、分布式数据库和传统数据库的区别？

时代的发展，使得数据不断增加。传统的数据存储方式远远满足不了需求。想象一下，企业发展过程中，数据越来越多。以往，只能买个存储空间更大的数据库服务器，然后将原有的数据拷贝过去。但这只是一时的补救，并不能满足未来的发展。

我们常常说区块链是分布式数据库，但在这前面要加上“特殊的”这三个字。因为区块链与传统的分布式数据库还是有区别的。

分布式数据库

分布式数据库是将数据分割开来，存储在不同的数据库服务器中，数据多了就多用个服务器。当然，实际当中并不是这么简单的，我们还要考虑服务器之间的链接，怎样快速查找数据等等。

在分布式数据库中，负责存储的服务器节点只存储一部分数据，节点之间是彼此信任的，这些节点组合成一个完整的数据库。

区块链——公有链

公有链运用了分布式存储的技术，它提高了每个节点的权限，每个节点都是个独立的个体。与传统分布式数据库最大的区别是：公有链的节点是彼此制约的。

公有链的节点他们各自就是一个完整的数据库，可以存储公有链上所有的区块数据。由于各节点相互独立，区块链才被称为一个去中心化的分布式数据库。

公有链相对于传统的分布式数据库，有着明晰的优势，由于数据确认需要一半以上的节点共识，使得数据具有不可篡改的特点，而且由于数据存在于多个节点，使得数据理论上是永远不会丢失的。

然而，为了这些优势，公有链存在一些短板。首先，由于每个模块的生成需要多方确认，使得数据生成的效率降低。再一个，虽然区块链采用加密技术来保障用户隐私，然而，由于每个节点都能获得完整的数据，数据是公开的，使得一旦用户泄露了自己的地址，别人就能很容易地知晓其交易记录。

另外，由于每个节点都能存储所有的数据，造成了不必要的浪费，使得数据冗余。

区块链的进化版——T-ABC联盟链

联盟链的特点是区块链由联盟中的成员进行管理。成员推选出1个或多个预选节点负责记账，使得记账由无数个节点限制到有限的节点，大大提高了效率，且保留了不可篡改的特点。而其用户节点只有查询和交易功能，并未存储所有数据。用户想要查询记录，不仅需要地址，还要有对应的私钥，很好地保障用户的隐私。

我们都知道数据在区块链中是分为一个个区块存储的。T-ABC中的普通节点是没有存储所有区块的，每个区块都是从上亿个节点中随机抽取6个节点存储。避免了数据的大量冗余。

有人会问，如果这6个节点都坏了，数据不就丢失了吗？为此，每当一个节点损坏或断网，整个系统会将其存储的数据再随机同步给其他节点，使得每个区块在整个系统中都有6个节点记录，使得数据不会丢失的。

T-ABC联盟链通过由联盟成员管理，限制普通节点查询权限，普通节点不存储完整数据。在分布式数据库基础上，优化了数据不可被篡改，让数据更可信，赋予了节点更高的权限。

三、分布式数据库和关系库的区别？

关系型数据库是由多张能互相联接的二维行列表格组成的数据库，当前主流的关系型数据库有Oracle、DB2、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL。

分布式数据库的应用场景包括交易型应用：大并发、大数据量、以联机事务处理为主的交易型应用，如电商、金融、O2O、电信CRM/计费等。NoSQL（Not only SQL），泛指非关系型的数据库。

四、分布式数据库和关系型数据库的区别？

分布式数据库拥有更高的数据访问速度，更强的可扩展性，更高的并发访问量。

这些都是 关系型数据库的区别，同时也是分布式数据库的有点。

五、分布式数据库的产生？

分布式数据库系统是由若干个站集合而成。这些站又称为节点，它们在通讯网络中联接在一起，每个节点都是一个独立的数据库系统，它们都拥有各自的数据库、中央处理机、终端，以及各自的局部数据库管理系统。因此分布式数据库系统可以看作是一系列集中式数据库系统的联合。它们在逻辑上属于同一系统，但在物理结构上是分布式的。

六、分布式数据库 大数据

分布式数据库与大数据

分布式数据库 和 大数据 是当前互联网时代中最为热门的两大技术领域，它们在现代数据处理和管理中起着至关重要的作用。如何更好地理解和应用分布式数据库以及大数据技术，对于提升企业的数据处理能力和决策水平具有重要意义。

分布式数据库 指的是将数据存储在多台服务器上，通过管理这些服务器之间的数据分布来提高系统的性能和可靠性。这种数据库系统可以有效地应对海量数据的存储和查询需求，同时能够实现数据的高可用性和容错性。

分布式数据库的优势

• 数据分片存储：能够水平扩展存储容量，应对数据量的增长。
• 高可靠性：数据备份和容错机制使得系统更加稳定可靠。
• 高性能：通过分布式计算和并行处理，提高数据操作的效率。

大数据的概念

大数据 是指数据量巨大、传统数据库处理技术难以处理的数据集合，通常具有“3V”特点：数据量巨大（Volume）、数据种类繁多（Variety）、数据处理速度快（Velocity）。利用大数据技术可以挖掘数据中的潜在价值，为企业决策提供更全面的支持。

大数据的应用场景

• 金融行业：风控分析、交易监控等。
• 医疗保健：病例分析、预测诊断等。
• 电商领域：个性化推荐、营销策略优化等。

分布式数据库与大数据的结合

分布式数据库 和 大数据 技术的结合，可以为企业带来更大的数据处理能力和深度分析能力。通过在分布式环境中存储和处理海量数据，能够实现更快速、更高效的数据分析和挖掘，为企业的发展提供有力支持。

技术挑战与解决方案

在将 分布式数据库 和 大数据 技术结合应用时，企业可能面临一些技术挑战，如数据一致性、数据安全等问题。针对这些挑战，可以采取数据同步机制、加密技术等手段来保障数据的完整性和安全性。

结语

分布式数据库 和 大数据 技术的发展已经深刻地改变了企业的数据处理方式和决策模式，为企业赋能、提升竞争力提供了新的契机。在未来的发展中，随着技术的不断演进和完善，相信这两大领域将为更多企业带来更多的机遇和挑战。

七、分布式数据库实现方法？

分布式数据库的实现方法主要包括数据分片和分布式消息队列。数据分片是将一个完整的数据库分成多个较小的数据集合，每个数据集合都部署在不同的服务器上，这样可以实现数据的分散存储和共享。分布式消息队列则是通过在服务器之间传递消息来实现异步通信，多个服务器集群通过分布式消息队列实现异步处理，提高了系统的可扩展性和可靠性。除此之外，为了保证数据库的高可用性，还需要对数据库进行主从分离和实时同步。主从分离是指将一个数据库的主备机分开，分别部署在不同的服务器上，这样可以实现数据库的冗余备份和故障转移。实时同步则是通过将主数据库的实时数据同步到从数据库中，实现数据的实时备份和恢复。以上是分布式数据库的一些实现方法，实际应用中可能还需要根据具体情况进行相应的设计和调整。

八、什么是分布式数据库？

分布式数据库是一个数据集合，它物理地分布在计算机网络的多个节点上，而逻辑上属于同一个系统。网络中的每个节点都具有独立处理能力，可以执行局部应用，同时也可通过网络通信子系统和其它节点进行交互，以完成全局应用。因此，分布式数据库系统既具有分布性又具有数据库的集中控制性。分布式数据库具有以下优点：具有灵活的体系结构：分布式数据库系统的结构可以根据具体的应用需求和环境特点进行灵活配置，包括数据存储、处理和访问方式等。具有高可靠性：分布式数据库系统通常采用多副本机制，将数据存储在多个节点上，以保证数据的可靠性和可用性。具有高性能：分布式数据库系统可以通过将数据分布在多个节点上，并利用多个节点的计算能力和存储能力，提高系统的性能和处理能力。具有良好的可扩展性：分布式数据库系统可以通过增加节点数量和提升节点性能，实现系统的水平扩展和垂直扩展，以适应不断增长的数据量和业务需求。总之，分布式数据库系统是一种具有高可靠性、高性能、良好的可扩展性和灵活性的数据库系统，适用于处理大规模数据和高并发访问的应用场景。

九、分布式数据库好学吗？

学习分布式数据库需要一定的基础知识和技术理解，包括数据库原理、分布式系统、数据复制与同步等。

学习过程可能会较为复杂和具有挑战性，但掌握分布式数据库的知识和技能对于应对大规模数据存储和处理的需求是非常重要的。因此，如果对数据库和分布式系统有兴趣，并愿意花时间深入学习，那么学习分布式数据库是有价值的。

十、切换分布式数据库属于数据迁徙吗？

据迁移是一种非常耗费资源的操作包括时间、 问题描述及模型建立空间和对外界的服务能力等。因此数据迁移策略一直是分布并假设数据库集群中存在n台数据库服务器。当数据倾斜程行数据库系统中的研究重点。

数据迁移是一种非常耗费资源的操作包括时间、 问题描述及模型建立空间和对外界的服务能力等。因此数据迁移策略一直是分布并假设数据库集群中存在n台数据库服务器。当数据倾斜程行数据库系统中的研究重点。 度超过阈值时触发迁移程序，将负载较重的数据库中的部分分布并行数据库的数据迁移的代价包括数据迁移所用 数据迁移到负载较轻的节点上平衡数据倾斜。