分布式数据库是逻辑上互连的数据库的集合，这些数据库物理上分布在多个地理位置，并通过计算机网络互连。在分布式数据库系统中，数据以协调统一的方式存储在多个独立的数据处理节点上。每个节点可能由一个单独的数据库服务器或服务器集群组成，运行数据库管理系统（DBMS）来处理本地数据处理和存储任务。这种先进的数据库架构在数据可用性、容错性、性能和可扩展性方面提供了显着的优势。
在现代软件开发的背景下，分布式数据库已成为处理大量数据的广泛采用的方法，特别是在大数据和物联网（IoT）时代。分布式数据库日益普及的驱动力是数据量、速度和种类的快速增长，以及对提供低延迟数据访问的高可用性和容错系统的需求。
设计和实现分布式数据库系统的关键挑战之一是维护多个数据节点之间的数据一致性和连贯性。为了应对这一挑战，分布式数据库采用了各种同步和复制策略，例如严格一致性、最终一致性和可调一致性。这些策略定义了系统如何保证节点之间的数据及时、准确地更新和同步。
AppMaster是一个用于创建后端、Web 和移动应用程序的无代码平台，它使用分布式数据库来托管其用户和应用程序的数据。 AppMaster的平台旨在与任何兼容 PostgreSQL 的主数据库配合使用，为企业和高负载用例提供所需的数据功能。鉴于其实时性和可扩展性， AppMaster允许用户在平台支持的所有应用程序中保持高数据可用性、一致性和完整性。
分布式数据库系统根据架构、数据存储和分布模型可以分为不同类型，例如：
- 碎片 - 将数据库分成更小的部分（碎片）并将它们分布在节点上。
- 复制——在不同节点维护相同数据的多个副本，以确保高可用性和容错能力。
- 分片 - 将数据库划分为水平子集（分片）并将它们分布在节点上。每个分片都保存一个唯一的数据子集；所有分片构成了整个数据库。
- 联合——将多个独立数据库与集中管理和查询处理系统集成。
此外，分布式数据库系统可以根据其实现的透明度级别进行分类，例如：
- 数据透明度——从用户和应用程序中抽象出数据的物理分布。用户与系统进行交互，就好像它是一个单一的集中式数据库一样。
- 交易透明——提供跨多个节点的统一交易模型。该系统确保分布式事务是原子的、一致的、隔离的和持久的（ACID）。
- 性能透明——通过采用缓存、优化和负载平衡等机制来减少数据分布对系统性能的影响。
近年来，人们对使用区块链等分布式账本技术来实现分布式数据库越来越感兴趣。基于区块链的分布式数据库在设计上提供了增强的数据完整性、安全性和信任，因为它们的交易记录在去中心化的节点网络中不可更改地存储和加密验证。
分布式数据库是一种先进的数据管理系统，可解决现代软件应用程序的挑战和要求，包括分布式高性能计算、大数据和物联网。分布式数据库通过在互连节点网络中以协调和统一的方式存储和处理数据，提供了多种优势，例如数据可用性、容错性、可扩展性和性能。 AppMaster是用于创建后端、Web 和移动应用程序的no-code平台，支持分布式数据库功能，以确保平台上构建的所有应用程序的高水平数据可用性、一致性和完整性。分布式数据库具有各种类型、架构和透明度级别，不断发展并推动数据管理和软件开发的创新。
