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掌握不同的数据库架构开发技术能够让程序员在开发软件的时候可以满足更多的软件开发需求，而本文我们就简单来了解一下，分布式数据库是如何演进的。

回顾分布式数据库的演进历程，我们可以大致概括为三个发展阶段：应用分库分表做垂直拆分、分布式中间件、分布式数据库。每个阶段都呈现出了不同的特点：

应用分库分表做垂直拆分本质上是应用侧的改造，和数据库本身没有太大关系。

在分布式中间件阶段，分布式数据库本质上是由两部分组成的，上层是分布式中间件，底层再搭载开源MySQL或PG单机内核。这种方式因为使用了比较成熟的内核，所以生态友好、成本较低，比较容易实现，不过缺点也显而易见，比如功能降级、分布式事务处理能力较差，重要的是，因为使用的是开源产品的内核，数据库会始终受制于开源代码修改、专利、发行方式等很多方面的风险，这种形式显然已经无法满足当前国内金融、政企客户的需求。

到了分布式数据库阶段，主要呈现出两种形态。一种是基于分布式存储实现的分布式数据库，这种形态先有分布式存储，再叠加数据库能力，我们习惯把它称为“分布式+”。

这种架构在分布式比较擅长的领域，更容易形成它的技术竞争力。什么是分布式擅长的领域呢?比如说像扩展性、及时的扩展性，大规模运维的灵活性，比如扩缩容。在这方面，分布式+的天花板会更少，因为它一开始就是按照分布式存储来设计的。这里面有意思的一点是，这跟架构本身没有太大关系，我们看到，今年所有的在国内的分布式+的厂商都有一个共同特点，就是在整个存储引擎的设计上跟今天我们认知的，不管是MySQL还是PG，都不一样。它不是一个类似于B-TREE的这样一种结构，而通常是基于LSM-Tree存储引擎，数据写内存，然后批量写持久化的这样一种方式。这是因为这些分布式+的厂商，他们的所有技术体系都来源于Google，而Google早做的一款产品就是分布式存储，叫BigTable，BigTable本身就是基于LSM-Tree的，这是一个历史传统。这就是为什么LSM-Tree跟分布式+本身没有必然关系，但是今天我们看到国内所有走分布式+路线的厂商，都使用的是LSM-Tree。

LSM-Tree有它的优点，比如主备之间的异构性有天生的优势，但也有一个非常大的缺点，就是对于场景的普遍适用性。它比较适合于写密集的场景，有大量写入插入，比如我的订单、流水化的订单，但不太适合状态类的业务，有大量的读和写，要去更新状态。而且它把随机写转为顺序写，在做compaction也就是内存和持久化存储数据合并时也会有空间放大和性能抖动问题，所以它整个场景的适用性比B-Tree要低。

这个阶段的另外一种形态，就是基于分布式数据库理论实现的原生分布式数据库，与“分布式+”正好相反，它是先有TP单机数据库引擎，再叠加分布式能力，我们一般称之为“数据库+”，华为云GaussDB分布式数据库就是这种形态的代表。

这种形态不存在空间放大和性能抖动的问题，而且更容易在数据库本身所擅长的领域发挥优势，比如说性能、复杂SQL处理能力、企业级能力。同时，因为金融政企客户在使用分布式技术之前，往往已经有分库分表、使用分布式中间件产品的经验，所以对这种架构的认可度更高，学习成本也相对较低，因此这种形态也是国内当前被采用较多的一种。

数据库+与分布式中间件有什么区别?

数据库+和分布式中间件，这两种形式从架构上来看是非常相似的，分布式中间件上面是一个代理层，下面有很多单机数据库。我们可以这么来看，就像是天平的两端，一端在0，一端在1，里面有三个非常大的差别。

如何处理分布式事务，提供外部一致性?

分布式中间件通常是基于XA来实现数据一致性，但XA本身是不能实现外部一致性的，一般只支持终一致性，而数据库+的分布式数据库可以基于内置全局授时来实现全局一致性读，从而支持外部一致性。

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