新分布式数据库首先是要避免和传统关系型数据库的竞争，这是明智的选择，能够轻装上阵因此从几个方面入手，应对海量数据处理分析缓存流式处理开发模式等等相对应列式，KV，Document等多种存储数据结构所有这些都被称为NoSQL数据库，放弃ACID和事务能力还换取性能然而，NoSQL又收到了大量的；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KV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。

在数字化转型的浪潮中，大数据和分布式数据库正成为关键驱动力数据库，作为数据存储和处理的基石，已经从集中式逐渐向分布式架构转变，以应对海量数据的增长挑战在这个领域，我们聚焦于东方国信和星环科技这两家代表性企业，来看看它们在市场上的动态和趋势市场格局与业务对比 东方国信凭借其多元化业务。

分布式数据库适用于大数据分析

分布式软件系统Distributed Software Systems是支持分布式处理的软件系统，是在由通信网络互联的多处理机体系结构上执行任务的系统它包括分布式操作系统分布式程序设计语言及其编译解释系统分布式文件系统和分布式数据库系统等 分布式操作系统负责管理分布式处理系统资源和控制分布式程序运行它和集中式。

三数据库采集系统专注于从各种数据库中提取数据，包括关系型数据库和非关系型数据库，以便进行数据分析和业务智能操作大数据的处理特色在于对海量数据的分布式处理，这依赖于云计算的分布式处理能力分布式数据库技术云存储解决方案以及虚拟化技术大数据是信息技术和行业术语，指的是超出常规软件工具。

而非关系型数据存储天然就是分布式的，NoSQL数据库的扩展可以通过给资源池添加更多普通的数据库服务器节点来分担负载3对事务性的支持不同如果数据操作需要高事务性或者复杂数据查询需要控制执行计划，那么传统的SQL数据库从性能和稳定性方面考虑是你的最佳选择SQL数据库支持对事务原子性细粒度控制。

上层的是分布式数据库分表分库中间件，负责和上层应用打交道，对应用可表现为一个独立的数据库，而屏蔽底层复杂的系统细节分布式数据库中间件除了基本的分表分库功能，还可以丰富一下，比如讲读写分离或者水平扩容功能集成在一起，或者比如读写分离本身也可以作为一个独立的中间件Cobar， MyCAT。

分布式数据库是一个逻辑数据库，它的物理数据库在地理位置上分布在多个数据库管理系统的计算机网络中，这些数据库系统构成了分布式的数据库管理系统 在分布式数据库管理系统中，每台计算机上的用户在访问数据库时并不感到他使用的数据在物理上不存储在自己的计算机中，而是由分布式数据库系统由网络从其它机器。

包括数据挖掘机器学习等hadoop需要处理大数据的实时分析，包括实时数据挖掘实时机器学习等hadoop需要处理大数据的在线分析，包括在线数据挖掘在线机器学习等hadoop需要处理大数据的索引和搜索，包括文本图像视频等hadoop还可以处理大数据的分布式计算，包括分布式文件系统分布式数据库等。

分布式数据库大数据对比

1、1统一的数据管理平台是大数据分析系统的基础数据管理平台存储和查询企业数据这似乎是一个广为所知，并且已经得到解决的问题，不会成为区分不同企业产品的特色，但实际情况却是，这仍是个问题2处理海量数据通常需要分布式数据库，因为关系型数据库不具备NoSQL数据库的那种高效处理能力，但NoSQL数据。

2、基于这个背景，我们创立了PingCAP，从零开始抛开一切历史包袱去实现一个全新的数据库TiDB，TiDB的目标就是瞄准世界顶级的通用分布式数据库开源项目和未来的行业标准去的虽然这个东西确实很难，但我也不觉得我们会比硅谷的顶级基础软件公司差，不客气的讲，我们在这个领域也远远走到了各个友商的前面，另外。

3、GoldenDB，这款由中兴通讯自主研发的金融级交易型数据库，以其OLTP应用支持OLAP数据处理能力Sharenothing架构以及弹性开放特性，为用户提供强大可靠的大数据+分布式数据库解决方案尤为值得关注的是，本月上旬，华为GaussDB数据库与中标麒麟高级服务器操作系统也完成了兼容性互认证测试结果显示，GaussDB与。

4、而分布式数据库领域经历了几十年的磨练，传统RDBMS的MPP技术早已经炉火纯青，在分类众多的分布式数据库中，其主要发展方向基本可以分为“分布式联机数据库”与“分布式分析型数据库”两种对比Hadoop与分布式数据库可以看出，Hadoop的产品发展方向定位，与分布式数据库中列存储数据库相当重叠而在高并发联机交易。

5、大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力适用于大数据的技术包括大规模并行处理MPP数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统大数据的应用大数据是信息产业持续高速增长的新引擎，几乎各个行业都会逐步引入大数据技术。

6、大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据适用于大数据的技术，包括大规模并行处理MPP数据库数据挖掘分布式文件系统分布式数据库云计算平台互联网和可扩展的存储系统大数据的来源有交易数据人为数据机器和传感器数据大数据的主要来源包括搜索引擎，移动设备，网站点击。

7、从技术上讲，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密不可分大数据不能用单台计算机处理，必须采用分布式架构其特点在于海量数据的分布式数据挖掘但它必须依赖云计算分布式处理分布式数据库云存储和虚拟化技术扩展信息大数据只是现阶段互联网的一个表征或特征没有必要将其神话或保持敬畏。