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# 分布式数据库
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## 1. 基础
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### 1.1 什么是分布式数据库？
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- 由表及里、由外到内是人们认识事物的普遍规律，所以我们让也从内外部两个视角来观察。
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- 外部视角：外部特性
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- 外部视角，就是看看分布式数据库具备哪些特性，能解决什么问题。
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- 业务应用系统可以按照交易类型分为联机交易（OLTP）场景和联机分析（OLAP）场景两大类。OLTP 是面向交易的处理过程，单笔交易的数据量小，但是要在很短的时间内
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给出结果，典型场景包括购物、缴费、转账等；而 OLAP 场景通常是基于大数据集的运算，典型场景包括生成个人年度账单和企业财务报表等。
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- 定义 1.0 OLTP 关系型数据库
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- OLTP 场景的通常有三个特点：
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- **写多读少**，而且读操作的复杂度较低，一般不涉及大数据集的汇总计算；
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- **低延时**，用户对于延时的容忍度较低，通常在 500 毫秒以内，稍微放大一些也就是秒级，超过 5 秒的延时通常是无法接受的；
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- **高并发**，并发量随着业务量而增长，没有理论上限。
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- **分布式数据库是服务于写多读少、低延时、高并发的 OLTP 场景的数据库。**
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- 定义 2.0 + 海量并发
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- 这个“海量并发”的下限大致是 10,000TPS
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- 基于这些理解，我们可以再得到一个 2.0 版本的定义：**分布式数据库是服务于写多读少、低延时、海量并发 OLTP 场景的关系型数据库**。
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- 定义 3.0 + 高可靠
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- 可靠性还要更复杂一点，包括两个度量指标，恢复时间目标（Recovery Time Objective, RTO）和恢复点目标（Recovery Point Objective,
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RPO）。RTO 是指故障恢复所花费的时间，可以等同于可靠性；RPO 则是指恢复服务后丢失数据的数量。
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- 数据库高可靠意味着 RPO 等于 0，RTO 小于 5 分钟。
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- 3.0 版本的定义，**分布式数据库是服务于写多读少、低延时、海量并发 OLTP 场景的，高可靠的关系型数据库**。
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- 定义 4.0 + 海量存储
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- 最后，我们终于得到一个 4.0 终极版本的定义，**分布式数据库是服务于写多读少、低延时、海量并发 OLTP 场景的，具备海量数据存储能力和高可靠性的关系型数据库**。
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- 内部视角：内部构成
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- 4.0 版本的定义很相似。但是，它们向用户暴露了太多的内部复杂性。在我看来，对用户约束太多、使用过程太复杂、不够内聚的方案，不能称为成熟的产品。
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- 客户端组件 + 单体数据库
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- 通过独立的逻辑层建立数据分片和路由规则，实现单体数据库的初步管理，使应用能够对接多个单体数据库，实现并发、存储能力的扩展。其作为应用系统的一部分，对业务侵入
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较为深。
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- 这种客户端组件的典型产品是 Sharding-JDBC。
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- 代理中间件 + 单体数据库
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- 以独立中间件的方式，管理数据规则和路由规则，以独立进程存在，与业务应用层和单体数据库相隔离，减少了对应用的影响。随着代理中间件的发展，还会衍生出部分分布式事
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务处理能力。这种中间件的典型产品是 MyCat。
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- 根据不同的分布式事务模型，应用系统要配合改造，复杂性也相应增加。例如 TCC 模型下，应用必须能够提供幂等操作。
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- 在分布式数据库出现前，一些头部互联网公司使用过这种架构风格，该方案的应用系统的改造量最大，实施难度也最高。
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- **分布式数据库则是将技术细节收敛到产品内部，以一个整体面对业务应用**。
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