1. 什麼是分布式資料庫
分布式計算機系統所支撐的分布式資料庫是資料庫技術與計算機網路技術相結合的產物。與常見的集中式資料庫相比，雖然分布式資料庫的數據分散存儲在網路上的各點，但它可以為網上所有的用戶所共享，任何地方的合法用戶都可以十分方便地獲取和處理所需的數據，就像數據在他們本地的計算機上一樣。
2. 怎麼測分布式資料庫查詢請求次數不小於100次/s
分布式資料庫系統通常使用較小的計算機系統，每台計算機可單獨放在一個地方，每台計算機中都可能有DBMS的一份完整拷貝副本，或者部分拷貝副本，並具有自己局部的資料庫，位於不同地點的許多計算機通過網路互相連接，共同組成一個完整的、全局的邏輯上集中、物理上分布的大型資料庫。
3. mysql如何實現分布式資料庫
應該是通過ndb的cluster來實現啊，你只需在網上找mysql cluster的資料就可以知道了。在mysql官方網站上可以下載到，如《mysql cluster維護手冊.docx》等
4. 如何用SQL Server建立分布式資料庫
很多組織機構慢慢的在不同的伺服器和地點部署SQL Server資料庫——為各種應用和目的——開始考慮通過SQL Server集群的方式來合並。
將SQL Server實例和資料庫合並到一個中心的地點可以減低成本，尤其是維護和軟硬體許可證。此外，在合並之後，可以減低所需機器的數量，這些機器就可以用於備用。
當尋找一個備用，比如高可用性的環境，企業常常決定部署Microsoft的集群架構。我常常被問到小的集群(由較少的節點組成)SQL Server實例和作為中心解決方案的大的集群哪一種更好。在我們比較了這兩個集群架構之後，我讓你們自己做決定。
什麼是Microsoft集群伺服器
MSCS是一個Windows Server企業版中的內建功能。這個軟體支持兩個或者更多伺服器節點連接起來形成一個「集群」，來獲得更高的可用性和對數據和應用更簡便的管理。MSCS可以自動的檢查到伺服器或者應用的失效，並從中恢復。你也可以使用它來(手動)移動伺服器之間的負載來平衡利用率以及無需停機時間來調度計劃中的維護任務。
這種集群設計使用軟體「心跳」來檢測應用或者伺服器的失效。在伺服器失效的事件中，它會自動將資源(比如磁碟和IP地址)的所有權從失效的伺服器轉移到活動的伺服器。注意還有方法可以保持心跳連接的更高的可用性，比如站點全面失效的情況下。
MSCS不要求在客戶計算機上安裝任何特殊軟體，因此用戶在災難恢復的經歷依賴於客戶-伺服器應用中客戶一方的本質。客戶的重新連接常常是透明的，因為MSCS在相同的IP地址上重啟應用、文件共享等等。進一步，為了災難恢復，集群的節點可以處於分離的、遙遠的地點。
在集群伺服器上的SQL Server
SQL Server 2000可以配置為最多4個節點的集群，而SQL Server 2005可以配置為最多8個節點的集群。當一個SQL Server實例被配置為集群之後，它的磁碟資源、IP地址和服務就形成了集群組來實現災難恢復。
SQL Server 2000允許在一個集群上安裝16個實例。根據在線幫助，「SQL Server 2005在一個伺服器或者處理器上可以支持最多50個SQL Server實例，」但是，「只能使用25個硬碟驅動器符，因此如果你需要更多的實例，那麼需要預先規劃。」
注意SQL Server實例的災難恢復階段是指SQL Server服務開始所需要的時間，這可能從幾秒鍾到幾分鍾。如果你需要更高的可用性，考慮使用其他的方法，比如log shipping和資料庫鏡像。
單個的大的SQL Server集群還是小的集群
下面是大的、由更多的節點組成的集群的優點：
◆更高的可用新(更多的節點來災難恢復)。
◆更多的負載均衡選擇(更多的節點)。
◆更低廉的維護成本。
◆增長的敏捷性。多達4個或者8個節點，依賴於SQL版本。
◆增強的管理性和簡化環境(需要管理的少了)。
◆更少的停機時間(災難恢復更多的選擇)。
◆災難恢復性能不受集群中的節點數目影響。
下面是單個大的集群的缺點：
◆集群節點數目有限(如果需要第9個節點怎麼辦)。
◆在集群中SQL實例數目有限。
◆沒有對失效的防護——如果磁碟陣列失效了，就不會發生災難恢復。
◆使用災難恢復集群，無法在資料庫級別或者資料庫對象級別，比如表，創建災難恢復集群。
虛擬化和集群
虛擬機也可以參與到集群中，虛擬和物理機器可以集群在一起，不會發生問題。SQL Server實例可以在虛擬機上，但是性能可能會受用影響，這依賴於實例所消耗的資源。在虛擬機上安裝SQL Server實例之前，你需要進行壓力測試來驗證它是否可以承受必要的負載。
在這種靈活的架構中，如果虛擬機和物理機器集群在一起，你可以在虛擬機和物理機器之間對SQL Server進行負載均衡。比如，使用虛擬機上的SQL Server實例開發應用。然後在你需要對開發實例進行壓力測試的時候，將它災難恢復到集群中更強的物理機器上。
集群伺服器可以用於SQL Server的高可用性、災難恢復、可擴展性和負載均衡。單個更大的、由更多的節點組成的集群往往比小的、只有少數節點的集群更好。大個集群允許更靈活環境，為了負載均衡和維護，實例可以從一個節點移動到另外的節點。
5. php mysql分布式資料庫如何實現
當前做分布式的廠商有幾家，我知道比較出名的有「華為雲分布式資料庫DDM」和「阿里雲分布式資料庫」，感興趣可以自行搜素了解下。
分布式資料庫的幾點概念可以了解一下。
數據分庫：
以表為單位，把原有資料庫切分成多個資料庫。切分後不同的表存儲在不同的資料庫上。
以表中的數據行記錄為單位，把原有邏輯資料庫切分成多個物理資料庫分片，表數據記錄分布存儲在各個分片上。
路由分發：
在分布式資料庫中，路由的作用即將SQL語句進行解析，並轉發到正確的分片上，保證SQL執行後得到正確的結果，並且節約QPS資源。
讀寫分離：
資料庫中對計算和緩存資源消耗較多的往往是密集或復雜的SQL查詢。當系統資源被查詢語句消耗，反過來會影響數據寫入操作，進而導致資料庫整體性能下降，響應緩慢。因此，當資料庫CPU和內存資源佔用居高不下，且讀寫比例較高時，可以為資料庫添加只讀資料庫。
6. 如何編寫一個分布式資料庫
某種程度上看來，資料庫作為整個系統的核心，這句話其實並不誇張，資料庫的選型關繫到上層業務代碼實現的方方面面，現在比較流行的架構方案是上層業務邏輯微服務化，並且結合分布式緩存，這套框架已經基本能做到上層業務的彈性擴展，但是最底層的數據存儲還是很難去中心化（除非整個技術棧中去除關系型資料庫（RDBMS）, 全部採用 NoSQL）。所以，經常是 RDBMS 成為整個系統的瓶頸。
在長期的斗爭中，大家總結出了很多方式來擴展最底層的關系型資料庫：
1. 主從，一主多從，雙寫，通過隊列暫存請求... 這些方案其實並沒有解決問題，寫入仍然是單點，而且對於 DBA 的挑戰比較大，今天我們暫時就不討論了。
2. 通過中間件 Sharding，常見的開源方案有： Cobar, TDDL, Vitess, Kingshard, MyCat 等，這些方案的思路是攔截 SQL 的請求通過 sharding key 和一定規則，將請求轉發/廣播到不同的 MySQL 實例上，從而實現水平擴展的效果，這個方案基本解決了單點寫入的問題，對於業務來說整體的吞吐也上來了，看上去不錯，這個方案是大多數業務遇到性能瓶頸的解決方案，但是缺點也是有的：
1）大多中間件都沒有解決動態擴容的問題，多採用了靜態的路由策略，擴容一般還處於人工 x2 的狀態，對 DBA 要求比較高。
2）從一定程度上來說都放棄了事務，這是由於一條語句有可能會涉及到多個資料庫實例，實現分布式 事務是一個比較難的事情，我們後面會詳細的介紹。
3）對業務不透明，需要指定 sharding key， 心智負擔較大
7. 如何實現 Docker 與分布式資料庫結合
那麼Docker是什麼呢?
Docker 是一個開源的應用容器引擎，讓開發者可以打包他們的應用以及依賴包到一個可移植的容器中，然後發布到任何流行的 Linux 機器上，也可以實現虛擬化。容器是完全使用沙箱機制，相互之間不會有任何介面。幾乎沒有性能開銷,可以很容易地在機器和數據中心中運行。最重要的是,他們不依賴於任何語言、框架包括系統。
這是對Docker的一個官方解釋，簡單說，有兩個部分：
1) 對於應用程序，曾經我們需要為了不同的系統專門的調整應用程序的代碼或者是構造相應的依賴包驅動等等，大大增加了開發量以及開發的難度。現在，Docker向不同的應用程序，提供了一個統一的環境。
2) 對於伺服器，為了支持不同版本的應用，曾經可能需要在物理機上安裝多個版本或者不同的GuestOS或者說虛擬機。這就大大佔用了物理機的性能，影響了最終程序的表現，提高了資源的成本。
使用Docker容器的方式，對於應用程序，不需要開發多種多樣的版本或者是針對OS每個版本的升級再進行代碼方面的調整，實現了廣泛的兼容性和開發的最簡性。同時對於物理機，部署的環境「瘦身」也節約了更多的資源，將更多的資源用於提高應用程序本身的性能。
CoreOS是Docker的不二之選?
之前大概介紹了Docker，那麼伺服器上面還是需要最基本的應操作系統才能支撐Docker容器，那麼這么多中的Linux內核OS究竟哪一個好呢?筆者和很多Docker技術專家的的觀點就是Core OS。
CoreOS是一個基於Linux 內核的輕量級操作系統，為了計算機集群的基礎設施建設而生，專注於自動化，輕松部署，安全，可靠，規模化。作為一個操作系統，CoreOS 提供了在應用容器內部署應用所需要的基礎功能環境以及一系列用於服務發現和配置共享的內建工具。
簡單說，CoreOS去掉了大量的非必要的功能，只保留了Server端需要的最基本功能，真正意義做到了「輕量化」。
此外，CoreOS還做到了：整體系統升級/回滾方案;容器化所有非系統應用、無包管理器;集群化調度器Fleet;分布式高可靠的KV存儲系統ETCD
這些特性都讓它成為Docker生態的首選操作系統。不過最新的消息是，CoreOS不滿足於做Docker生態下的一環，它正在推出自己的容器AppC計劃，想對Docker來一招「釜底抽薪」。當然，現階段並沒有出現完全的兩者 「分手」，所以對於普通使用者，並沒有太大影響。
Docker+分布式資料庫
資料庫是每一個軟體項目必須的一個部分，作為這樣的一類底層基礎軟體，兼容性、通用性、易用度都是需要考慮的重點。非常遺憾的是，現在的操作系統以及資料庫都沒有完全的實現完全的通用。特別對於NoSQL資料庫這樣的分布式系統，需要部署在多台物理機時，對於通用性要求就更高了。
目前，像SequoiaDB已經實現了自動化的安裝，大大提升了部署的效率，但是考慮到部署之後的配置以及不同環境下的調試問題，仍然可能會耗費不小的人力物力。所以基於剛剛提到的Docker的優點，作為一個通用的基礎軟體，NoSQL資料庫的Docker化就成了必須。
一個簡單的例子，你可以用docker把資料庫的數據與資料庫程序本身分離開：用一個container A作為數據存儲，然後另一個container B運行資料庫。當你想升級資料庫時，用新的container C替換掉container B即可。
Docker+分布式資料庫的結合，帶來諸多的好處：
1) 部署簡單，使用鏡像部署非常簡單，特別是對集群環境，使用Docker鏡像的部署還可以再資料庫上提前集成Hadoop、Spark等架構，真正實現「一步到位」。
2) 方便應用的更新，應用的更新只需要考慮製作一個新的鏡像就可以與容器適配，無需重新再調整與底層的配置。數據和程序的分離，這樣升級替換等等都不會影響到數據。
3) 操作簡單方便，除了底層免除了復雜的與環境進行配置的工作，操作也更加方便，配置好的Docker鏡像在部署時候只需要一條指令就可以了。
4) 開發、應用環境一致，Docker讓資料庫能做到 開發---測試---實施應用 三個階段的環境是完全一致的。降低開發到應用過程中的工作量，開發出來就能保證實際應用環境上能同樣的運行。
5) 系統穩定，因為Docker的隔離作用，將應用與OS獨立開，這樣能更好保證整個系統的穩定性。
6) 節省系統資源，系統只需要運行一個統一的環境就可以，不需要佔用太多性能去支持運行環境本身，能將更多的系統資源投入到應用當中。
有了這些特性， Docker+資料庫，將成為一個資料庫發展的新方向，Docker這樣的通用性和簡單操作解決方案，大大提高了資料庫使用的效率，幫助使用者節約了大量成本。
Docker是如今技術圈的新潮流，開發人員是最樂見於Docker的這種應用部署模式，因為應用的生命周期起始於開發人員的開發系統，經過開發，測試，壓力測試，等過程，最終應用發布到生產系統，並可能在不同的生產系統中遷移。應用開發人員對此都會有切身的體會，任何微小的運行環境的錯誤都會導致應用出現問題，尤其在講究快速敏捷的今天，應用模塊，新的代碼，新的配置，被快速的加入應用的環境中，可能還沒等寫入到文檔，新特性就已經被推送到生產上了。作為一個新的技術，筆者也希望更多的產品能加強與Docker的結合，幫助產品更好的使用。
博文出處：http://segmentfault.com/a/1190000002930030
8. 什麼是分布式數據存儲
什麼是分布式存儲
分布式存儲是一種數據存儲技術，它通過網路使用企業中每台機器上的磁碟空間，這些分散的存儲資源構成了虛擬存儲設備，數據分布存儲在企業的各個角落。
分布式存儲系統，可在多個獨立設備上分發數據。傳統的網路存儲系統使用集中存儲伺服器來存儲所有數據。存儲伺服器成為系統性能的瓶頸，也是可靠性和安全性的焦點，無法滿足大規模存儲應用的需求。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構，使用多個存儲伺服器共享存儲負載，利用位置伺服器定位存儲信息，不僅提高了系統的可靠性，可用性和訪問效率，而且易於擴展。
9. 分布式資料庫 是什麼意思，主要作用 和主要實現
就是把資料庫分布到不同的機器上，由所有的機器協同運算。這樣既安全，有高效！
10. 分布式資料庫對性能測試有沒有影響
版本MySQL 3.22MySQL單表限4GBMySQL存儲引擎ISAM存儲引擎現MyISAM存儲引擎MySQL 3.23始MySQL單表限制已經擴64PB（官文檔顯示）說目前技術環境看MySQL資料庫MyISAM存儲 引擎單表限制已經MySQL資料庫本身決定由所主機OS面文件系統決定 MySQL另外流行存儲引擎Innodb存儲數據策略兩種種共享表空間存儲式種獨享表空間存儲式 使用共享表空間存儲式候Innodb所數據保存單獨表空間面表空間由文件組表跨文件存所 其限制再文件限制其自身限制Innodb官文檔看其表空間限制64TB說Innodb單 表限制基本64TB左右包括表所索引等其相關數據 使用獨享表空間存放Innodb表候每表數據單獨文件存放候單表限制變文件系統限制