❶ 什么叫分布式数据库，有什么优点和缺点
1.分布式数据库是数据库的一种，是数据库技术和网络技术的结合产物。
2.各有优点和缺点.分布式数据库分为逻辑上分部物理上分布及逻辑上分布物理上集中两种。
是的,分布式数据文件便于数据库的管理维护。
❷ 分布式数据库 与 集群数据库 之间的关系
分布式, 往往指数据被割裂, 分置不同地方
集群指, 在任何实例上, 看到的数据都是一致的.
两者有非常大的不同.
mysql 做不了集群, 只能做分布. 可以认为你必须先知道数据在哪个mysql实例上.
❸ 分布式数据库与数据库集群的区别到底是什么哪位高手帮忙解惑下~~~~~~~~~~跪求
（1）另外一位博主的观点（http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/5483162）
博主有对他的表述有作一点修改补充，方便各位猿友明了他的意思。
简单说，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。
例如：
如果一个任务由10个子任务组成，每个子任务单独执行需1小时，则在一台服务器上执行改任务需10小时。
采用分布式方案，提供10台服务器，每台服务器只负责处理一个子任务，不考虑子任务间的依赖关系，执行完这个任务只需一个小时。(这种工作模式的一个典型代表就是Hadoop的Map/Rece分布式计算模型）
而采用集群方案，同样提供10台服务器，每台服务器都能独立处理这个任务。假设有10个任务同时到达，10个服务器将同时工作，10小后，10个任务同时完成，这样，整身来看，还是平均1小时完成一个任务！（注意这里的任务和子任务的区别）
（2）知乎（https://www.hu.com/question/20004877）
这个猿友描述得很简单明了：
分布式：一个业务分拆多个子业务，部署在不同的服务器上
集群：同一个业务，部署在多个服务器上
另外一位猿友从另外一个角度去表述：
集群是个物理形态，分布式是个工作方式。
这位猿友的描述也很简洁，但是比较抽象：
按照我的理解，集群是解决高可用的，而分布式是解决高性能、高并发的
（3）网络（http://ke..com/view/4804677.htm、http://ke..com/view/3022776.htm）
集群：
集群是一组相互独立的、通过高速网络互联的计算机，它们构成了一个组，并以单一系统的模式加以管理。一个客户与集群相互作用时，集群像是一个独立的服务器。集群配置是用于提高可用性和可缩放性。
分布式：
一种基于网络的计算机处理技术，与集中式相对应。由于个人计算机的性能得到极大的提高及其使用的普及，使处理能力分布到网络上的所有计算机成为可能。分布式计算是和集中式计算相对立的概念，分布式计算的数据可以分布在很大区域。
看完这些是不是有种似懂非懂的感觉？博主也是一样！所以我们接下来继续了解。
上面博主有说过自己有接触过分布式服务框架Dubbo，那么我们看看它为什么说自己是分布式服务架构？（http://bbo.io/User+Guide-zh.htm#UserGuide-zh-%E8%83%8C%E6%99%AF）
分布式服务架构
当垂直应用越来越多，应用之间交互不可避免，将核心业务抽取出来，作为独立的服务，逐渐形成稳定的服务中心，使前端应用能更快速的响应多变的市场需求。
此时，用于提高业务复用及整合的 分布式服务框架(RPC) 是关键。
偶然之间，有发现据说“Git就是分布式版本控制系统”，为什么它是分布式的呢？
Git就是分布式版本控制系统，对应的是集中式的版本控制如SVN。简单的说，分布式的版本控制就是每个人都可以创建一个独立的代码仓库用于管理，各种版本控制的操作都可以在本地完成。每个人修改的代码都可以推送合并到另外一个代码仓库中。而像SVN这样，只有一个中央控制，所有的开发人员都必须依赖于这个代码仓库。每次版本控制的操作也必须链接到服务器才能完成。很多公司喜欢用集中式的版本控制是为了更好的控制代码。如果个人开发，就可以选择Git这种分布式的。
从一般开发者的角度来看，git有以下功能：
1、从服务器上克隆完整的Git仓库（包括代码和版本信息）到单机上。
2、在自己的机器上根据不同的开发目的，创建分支，修改代码。
3、在单机上自己创建的分支上提交代码。
4、在单机上合并分支。
5、把服务器上最新版的代码fetch下来，然后跟自己的主分支合并。
6、生成补丁（patch），把补丁发送给主开发者。
7、看主开发者的反馈，如果主开发者发现两个一般开发者之间有冲突（他们之间可以合作解决的冲突），就会要求他们先解决冲突，然后再由其中一个人提交。如果主开发者可以自己解决，或者没有冲突，就通过。
8、一般开发者之间解决冲突的方法，开发者之间可以使用pull 命令解决冲突，解决完冲突之后再向主开发者提交补丁。
看了分布式服务框架Dubbo和分布式版本控制系统Git的这些描述后，细想一下，似乎和上面的“分布式：一个业务分拆多个子业务，部署在不同的服务器上，集群：同一个业务，部署在多个服务器上”的观点些相似。
Dubbo将核心业务抽取出来，作为独立的服务模块，各个模块之间只需要依赖接口，接口实现分离，那么开发人员可以各自完成自己负责的服务模块，最后完成一个完整的系统。他们的目标是完成一个系统，而各个子服务模块相当于子业务。Git也类似。
事实上，分布式很多时候都开不了集群的，在Dubbo、Hadoop、Elasticsearch都有体现。
现在分布式概念可能我们相对比较清晰了，集群概念可能还比较模糊。另外，集群是如何跟分布式配合的呢，接下来我们继续了解集群。
集群主要分成三大类 （高可用集群， 负载均衡集群，科学计算集群）
高可用集群( High Availability Cluster)
负载均衡集群(Load Balance Cluster)
科学计算集群(High Performance Computing Cluster)
1、高可用集群(High Availability Cluster)
常见的就是2个节点做成的HA集群，有很多通俗的不科学的名称，比如”双机热备”, “双机互备”, “双机”。
高可用集群解决的是保障用户的应用程序持续对外提供服务的能力。 (请注意高可用集群既不是用来保护业务数据的，保护的是用户的业务程序对外不间断提供服务，把因软件/硬件/人为造成的故障对业务的影响降低到最小程度)。
2、负载均衡集群(Load Balance Cluster)
负载均衡系统：集群中所有的节点都处于活动状态，它们分摊系统的工作负载。一般Web服务器集群、数据库集群和应用服务器集群都属于这种类型。
负载均衡集群一般用于相应网络请求的网页服务器，数据库服务器。这种集群可以在接到请求时，检查接受请求较少，不繁忙的服务器，并把请求转到这些服务器上。从检查其他服务器状态这一点上看，负载均衡和容错集群很接近，不同之处是数量上更多。
3、科学计算集群(High Performance Computing Cluster)
高性能计算(High Perfermance Computing)集群，简称HPC集群。这类集群致力于提供单个计算机所不能提供的强大的计算能力。
高性能计算分类：
3.1、高吞吐计算(High-throughput Computing)
有一类高性能计算，可以把它分成若干可以并行的子任务，而且各个子任务彼此间没有什么关联。象在家搜寻外星人（ SETI@HOME – Search for Extraterrestrial Intelligence at Home ）就是这一类型应用。
这一项目是利用Internet上的闲置的计算资源来搜寻外星人。SETI项目的服务器将一组数据和数据模式发给Internet上参加SETI的计算节点，计算节点在给定的数据上用给定的模式进行搜索，然后将搜索的结果发给服务器。服务器负责将从各个计算节点返回的数据汇集成完整的 数据。因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜索某些模式，所以把这类计算称为高吞吐计算。
所谓的Internet计算都属于这一类。按照 Flynn的分类，高吞吐计算属于SIMD（Single Instruction/Multiple Data）的范畴。
3.2、分布计算(Distributed Computing)
另一类计算刚好和高吞吐计算相反，它们虽然可以给分成若干并行的子任务，但是子任务间联系很紧密，需要大量的数据交换。按照Flynn的分类，分布式的高性能计算属于MIMD（Multiple Instruction/Multiple Data）的范畴。
下面说说这几种集群的应用场景：
高可用集群这里不多作说明。
想Dubbo是比较偏向于负载均衡集群，用过的猿友应该知道（不知道的可以自行了解一下），Dubbo同一个服务是可以有多个提供者的，当一个消费者过来，它要消费那个提供者，这里是有负载均衡机制在里面的。
搜索引擎Elasticsearch比较偏向于科学计算集群的分布计算。
而到这里，可能不少猿友都知道，集群的一些术语：集群容错、负载均衡。
我们以Dubbo为例：
集群容错（http://bbo.io/User+Guide-zh.htm#UserGuide-zh-%E9%9B%86%E7%BE%A4%E5%AE%B9%E9%94%99）
Dubbo提供了这些容错策略：
集群容错模式：
可以自行扩展集群容错策略，参见：集群扩展
Failover Cluster
失败自动切换，当出现失败，重试其它服务器。(缺省)
通常用于读操作，但重试会带来更长延迟。
可通过retries="2"来设置重试次数(不含第一次)。
Failfast Cluster
快速失败，只发起一次调用，失败立即报错。
通常用于非幂等性的写操作，比如新增记录。
Failsafe Cluster
失败安全，出现异常时，直接忽略。
通常用于写入审计日志等操作。
Failback Cluster
失败自动恢复，后台记录失败请求，定时重发。
通常用于消息通知操作。
Forking Cluster
并行调用多个服务器，只要一个成功即返回。
通常用于实时性要求较高的读操作，但需要浪费更多服务资源。
可通过forks="2"来设置最大并行数。
Broadcast Cluster
广播调用所有提供者，逐个调用，任意一台报错则报错。(2.1.0开始支持)
通常用于通知所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息。
负载均衡（http://bbo.io/User+Guide-zh.htm#UserGuide-zh-%E8%B4%9F%E8%BD%BD%E5%9D%87%E8%A1%A1）
Dubbo提供了这些负载均衡策略：
Random LoadBalance
随机，按权重设置随机概率。
在一个截面上碰撞的概率高，但调用量越大分布越均匀，而且按概率使用权重后也比较均匀，有利于动态调整提供者权重。
RoundRobin LoadBalance
轮循，按公约后的权重设置轮循比率。
存在慢的提供者累积请求问题，比如：第二台机器很慢，但没挂，当请求调到第二台时就卡在那，久而久之，所有请求都卡在调到第二台上。
LeastActive LoadBalance
最少活跃调用数，相同活跃数的随机，活跃数指调用前后计数差。
使慢的提供者收到更少请求，因为越慢的提供者的调用前后计数差会越大。
ConsistentHash LoadBalance
一致性Hash，相同参数的请求总是发到同一提供者。
当某一台提供者挂时，原本发往该提供者的请求，基于虚拟节点，平摊到其它提供者，不会引起剧烈变动。
算法参见：http://en.wikipedia.org/wiki/Consistent_hashing。
缺省只对第一个参数Hash，如果要修改，请配置<bbo:parameter key="hash.arguments" value="0,1" />
缺省用160份虚拟节点，如果要修改，请配置<bbo:parameter key="hash.nodes" value="320" />
还有比较好奇它们是怎么通信的？
像早期版本的Elasticsearch的话，自动发现节点机制，ES是一个基于p2p的系统，它先通过广播寻找存在的节点，再通过多播协议来进行节点之间的通信，同时也支持点对点的交互。
而Dubbo是有个注册中心，它支持多个注册中心，但是推荐使用ZooKeeper。关于ZooKeeper可以自行了解，很多集群相关的框架都有使用到它。当然像Elasticsearch是自己有相应的机制实现的。
❹ 分布式数据库的分布式数据库相对传统集中式数据库的优点
大数据时代，面对日益增长的海量数据，传统的集中式数据库的弊端日益显现，分布式数据库相对传统的集中式数据库有如下优点。
● 更高的数据访问速度：分布式数据库为了保证数据的高可靠性，往往采用备份的策略实现容错，所以，在读取数据的时候，客户端可以并发地从多个
备份服务器同时读取，从而提高了数据访问速度。
● 更强的可扩展性：分布式数据库可以通过增添存储节点来实现存储容量的线性扩展，而集中式数据库的可扩展性十分有限。
● 更高的并发访问量：分布式数据库由于采用多台主机组成存储集群，所以相对集中式数据库，它可以提供更高的用户并发访问量。
❺ “分布式”与“集群”的区别是什么
简单说，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。
例如：
如果一个任务由10个子任务组成，每个子任务单独执行需1小时，则在一台服务器上执行改任务需10小时。
采用分布式方案，提供10台服务器，每台服务器只负责处理一个子任务，不考虑子任务间的依赖关系，执行完这个任务只需一个小时。(这种工作模式的一个典型代表就是Hadoop的Map/Rece分布式计算模型）
而采用集群方案，同样提供10台服务器，每台服务器都能独立处理这个任务。假设有10个任务同时到达，10个服务器将同时工作，10小后，10个任务同时完成，这样，整身来看，还是1小时内完成一个任务！
以下是摘抄自网络文章：
一、集群概念
1. 两大关键特性
集群是一组协同工作的服务实体，用以提供比单一服务实体更具扩展性与可用性的服务平台。在客户端看来，一个集群就象是一个服务实体，但事实上集群由一组服务实体组成。与单一服务实体相比较，集群提供了以下两个关键特性：
· 可扩展性－－集群的性能不限于单一的服务实体，新的服务实体可以动态地加入到集群，从而增强集群的性能。
· 高可用性－－集群通过服务实体冗余使客户端免于轻易遇到out of service的警告。在集群中，同样的服务可以由多个服务实体提供。如果一个服务实体失败了，另一个服务实体会接管失败的服务实体。集群提供的从一个出 错的服务实体恢复到另一个服务实体的功能增强了应用的可用性。
2. 两大能力
为了具有可扩展性和高可用性特点，集群的必须具备以下两大能力：
· 负载均衡－－负载均衡能把任务比较均衡地分布到集群环境下的计算和网络资源。
· 错误恢复－－由于某种原因，执行某个任务的资源出现故障，另一服务实体中执行同一任务的资源接着完成任务。这种由于一个实体中的资源不能工作，另一个实体中的资源透明的继续完成任务的过程叫错误恢复。
负载均衡和错误恢复都要求各服务实体中有执行同一任务的资源存在，而且对于同一任务的各个资源来说，执行任务所需的信息视图（信息上下文）必须是一样的。
3. 两大技术
实现集群务必要有以下两大技术：
· 集群地址－－集群由多个服务实体组成，集群客户端通过访问集群的集群地址获取集群内部各服务实体的功能。具有单一集群地址（也叫单一影像）是集群的一个基本特征。维护集群地址的设置被称为负载均衡器。负载均衡器内部负责管理各个服务实体的加入和退出，外部负责集群地址向内部服务实体地址的转换。有的负载均衡器实现真正的负载均衡算法，有的只支持任务的转换。只实现任务转换的负载均衡器适用于支持ACTIVE-STANDBY的集群环境，在那里，集群中只有一个服务实体工作，当正在工作的服务实体发生故障时，负载均衡器把后来的任务转向另外一个服务实体。
· 内部通信－－为了能协同工作、实现负载均衡和错误恢复，集群各实体间必须时常通信，比如负载均衡器对服务实体心跳测试信息、服务实体间任务执行上下文信息的通信。
具有同一个集群地址使得客户端能访问集群提供的计算服务，一个集群地址下隐藏了各个服务实体的内部地址，使得客户要求的计算服务能在各个服务实体之间分布。内部通信是集群能正常运转的基础，它使得集群具有均衡负载和错误恢复的能力。
二、集群分类
Linux集群主要分成三大类(高可用集群， 负载均衡集群，科学计算集群)
高可用集群(High Availability Cluster)
负载均衡集群(Load Balance Cluster)
科学计算集群(High Performance Computing Cluster)
具体包括：
Linux High Availability 高可用集群
(普通两节点双机热备，多节点HA集群，RAC, shared, share-nothing集群等)
Linux Load Balance 负载均衡集群
(LVS等....)
Linux High Performance Computing 高性能科学计算集群
(Beowulf 类集群....)
三、详细介绍
1. 高可用集群(High Availability Cluster)
常见的就是2个节点做成的HA集群，有很多通俗的不科学的名称，比如"双机热备"，"双机互备"，"双机"。
高可用集群解决的是保障用户的应用程序持续对外提供服务的能力。 (请注意高可用集群既不是用来保护业务数据的，保护的是用户的业务程序对外不间断提供服务，把因软件/硬件/人为造成的故障对业务的影响降低到最小程度)。
2. 负载均衡集群(Load Balance Cluster)
负载均衡系统：集群中所有的节点都处于活动状态，它们分摊系统的工作负载。一般Web服务器集群、数据库集群和应用服务器集群都属于这种类型。
负载均衡集群一般用于相应网络请求的网页服务器，数据库服务器。这种集群可以在接到请求时，检查接受请求较少，不繁忙的服务器，并把请求转到这些服务器上。从检查其他服务器状态这一点上看，负载均衡和容错集群很接近，不同之处是数量上更多。
3. 科学计算集群(High Performance Computing Cluster)
高性能计算(High Perfermance Computing)集群，简称HPC集群。这类集群致力于提供单个计算机所不能提供的强大的计算能力。
3.1 高性能计算分类
3.1.1 高吞吐计算(High-throughput Computing)
有一类高性能计算，可以把它分成若干可以并行的子任务，而且各个子任务彼此间没有什么关联。象在家搜寻外星人（ SETI@HOME -- Search for Extraterrestrial Intelligence at Home ）就是这一类型应用。这一项目是利用Internet上的闲置的计算资源来搜寻外星人。SETI项目的服务器将一组数据和数据模式发给Internet上参加SETI的计算节点，计算节点在给定的数据上用给定的模式进行搜索，然后将搜索的结果发给服务器。服务器负责将从各个计算节点返回的数据汇集成完整的 数据。因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜索某些模式，所以把这类计算称为高吞吐计算。所谓的Internet计算都属于这一类。按照 Flynn的分类，高吞吐计算属于SIMD（Single Instruction/Multiple Data）的范畴。
3.1.2 分布计算(Distributed Computing)
另一类计算刚好和高吞吐计算相反，它们虽然可以给分成若干并行的子任务，但是子任务间联系很紧密，需要大量的数据交换。按照Flynn的分类，分布式的高性能计算属于MIMD（Multiple Instruction/Multiple Data）的范畴。
四、分布式（集群）与集群的联系与区别
分布式是指将不同的业务分布在不同的地方；而集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。
分布式中的每一个节点，都可以做集群。 而集群并不一定就是分布式的。
举例：就比如新浪网，访问的人多了，他可以做一个群集，前面放一个响应服务器，后面几台服务器完成同一业务，如果有业务访问的时候，响应服务器看哪台服务器的负载不是很重，就将给哪一台去完成。
而分布式，从窄意上理解，也跟集群差不多， 但是它的组织比较松散，不像集群，有一个组织性，一台服务器垮了，其它的服务器可以顶上来。
分布式的每一个节点，都完成不同的业务，一个节点垮了，那这个业务就不可访问了。
❻ 分布式数据库和集中式数据库的区别是什么
分部式数据库是数据库的一种，是数据库技术和网络技术的结合产物.各有优点和缺点.分布式数据库分为逻辑上分部物理上分布及逻辑上分布物理上集中两种. 是的,分布式数据文件便于数据库的管理维护.
分部式数据库是数据库的一种，是数据库技术和网络技术的结合产物.各有优点和缺点.分布式数据库分为逻辑上分部物理上分布及逻辑上分布物理上集中两种. 是的,分布式数据文件便于数据库的管理维护.
❼ oracle数据库的分布式和tomcat的集群式有什么区别
分布式是架构部署模式的一种。分布式多用于描述架构设计上，当然现在有各种新用法。
集群是硬件部署模式的一种，是集中部署在一个机房里的计算机群体的集中称谓。
分布式网站集群系统是一种多网站架构模式，支持生成独立网站、多个网站,完成各个网站横向一体化和纵向一体化网站群的构建，主站、子站、网站间的信息可共享和信息互联。
简单的说：就是一个企业/个人可以像申请博客那样自助建站，维护，更新，而分布式，就是把问题分开解决的意思，即系统分布在几个不同服务器上。
❽ 如何理解分布式与集群，二者区别是什么
分布式是指不同的业务分布在不同的地方，集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。白话理解的话，比如公司项目上线初期（举例电子商务网站）
初期：用户访问量低，只弄了一台服务器，一个tomcat项目运行一个web工程。
中期：用户访问量提高，服务器崩了，为了解决这个问题，购买服务器，增加服务器数量，然后每个服务器中个各放了一份，使用nginx代理转发。（这就是运用集群原理）
后期：用户访问量不断增加，响应速度变慢，服务器又崩了，在不考虑增加服务器带宽、内存和CPU的情况下如何解决这个问题？先解决响应速度变慢，用户频繁调用数据库，在客户端与数据库之间，使用redis缓存。解决之后，又发现问题：由于每台服务器运行一个tomcat，放着一个web工程，用户有可能在商品详情存在大幅度调用数据库，而订单列表调用幅度小，此时就存在着模块之间耦合度高，一个功能升级其他也需要升级，扩展性差，不能灵活部署。是该考虑项目重构，把项目按照模块分为不同的系统（使用zookeeper进行模块之间通信），例如：订单系统，会员系统、搜索系统、商品信息系统。把每个模块进行拆分，用户在哪个系统访问频繁，就针对哪个系统进行对症下药，增加缓存还是使用其他技术。（这样我们就可以单独对这个模块进行服务性能的提升，不用全部都一起提升。也降低了代码的耦合度，模块之间互不影响，即使后期增加开发人员，也可按照敏捷开发思想只对其负责模块进行开发，效率大大提升）。这样一个web工程就拆分成多个web工程（多个tomcat部署）。那这个项目就可以在一台服务器部署多个工程（不同端口进行通信）或者多台服务器运行单个项目。（这就是分布式原理）
总而言之，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。
❾ 大数据的分布式数据库技术的对比
大数据技术的实现离不开很多其他的技术，我们提到最多的就是Hadoop技术，其实就目前而言，Hadoop技术看似是自成一套体系，其实并不是这样的，Hadoop和Spark以及分布式数据库其实也是存在差异的，我们就在这篇文章中给大家介绍一下这些内容。
首先我们说一说大数据分析，现在的大数据分析体系以Hadoop生态为主，而近年来逐渐火热的Spark技术也是主要的生态之一。可以这么说，Hadoop技术只能算是以HDFS+YARN作为基础的分布式文件系统，而不是数据库。我们提到的Hadoop的历史可以向前追溯10年，当年谷歌为了在几万台PC服务器上构建超大数据集合并提供极高性能的并发访问能力，从而发明了一种新的技术，而这个技术，也是Hadoop诞生的理论基础。如果我们从Hadoop的诞生背景可以看出，其主要解决的问题是超大规模集群下如何对非结构化数据进行批处理计算。实际上，在Hadoop架构中，一个分布式任务可以是类似传统结构化数据的关联、排序、聚集操作，也可以是针对非结构化数据的用户自定义程序逻辑。
那么Hadoop的发展道路是什么样的呢。最开始的Hadoop以Big、Hive和MapRece三种开发接口为代表，分别适用于脚本批处理、SQL批处理以及用户自定义逻辑类型的应用。而Spark的发展更是如此，最开始的SparkRDD几乎完全没有SQL能力，还是套用了Hive发展出的Shark才能对SQL有了一部分的支持。但是，随着企业用户对Hadoop的使用越发广泛，SQL已经渐渐成为大数据平台在传统行业的主要访问方式之一。
下面我们就说一说分布式数据库，分布式数据库有着悠久的历史，从以Oracle RAC为代表的联机交易型分布式数据库，到IBM DB2 DPF统计分析性分布式数据库，分布式数据库覆盖了OLTP与OLAP几乎全部的数据应用场景。而大部分分布式数据库功能集中在结构化计算与在线增删改查上。但是，这些传统的分布式数据库以数仓及分析类OLAP系统为主，其局限性在于，其底层的关系型数据库存储结构在效率上并不能满足大量高并发的数据查询以及大数据数据加工和分析的效率要求。因此，分布式数据库在近几年也有着极大的转型，从单一的数据模型向多模的数据模型转移，将OLTP、联机高并发查询以及支持大数据加工和分析结合起来，不再单独以OLAP作为设计目标。同时，分布式数据库在访问模式上也出现了K/V、文档、宽表、图等分支，支持除了SQL查询语言之外的其他访问模式，大大丰富了传统分布式数据库单一的用途。一般来说，多模数据库的主要目的是为了满足具有高性能要求的操作型需求以及目标明确的数据仓库功能，而不是类似大数据深度学习等数据挖掘场景。这就是分布式数据库的实际情况。
我们在这篇文章中给大家介绍了大数据分析以及分布式数据库的相关知识，通过这些内容相信大家已经理解了其中的具体区别了吧，如果这篇文章能够帮助到大家这就是我们最大的心愿。