下载文档原格式
分布式数据库设计与实现随着互联网的发展，数据量不断增长。
在大数据时代，如何高效地管理和处理海量数据成为了一个重要的问题。
而分布式数据库是解决这个问题的有效方法之一。
下面将介绍分布式数据库的设计与实现。
一、分布式数据库的概念和特点分布式数据库是指将数据存储在不同位置的多台计算机上，并通过网络连接实现数据共享和协作管理的一种数据库系统。
分布式数据库的特点包括：1.高可靠性：通过数据备份和多节点冗余，数据的安全性和可靠性得到了提高；2.可扩展性：由于数据可以分布在多个节点上，因此系统的性能可以随着节点的增加而线性扩展；3.地理位置灵活性：不同节点的数据可以存储在不同的地理位置上，可以根据具体需求进行部署和管理。
二、分布式数据库的设计和实现1.数据库划分在分布式数据库的设计中，需要考虑如何将数据进行划分和分配至不同的节点。
通常可以使用分区和分片的方法实现。
分区是指将数据按照某种规则划分为多个区域，并将每个区域分配到不同的节点上。
例如，可以按照城市或者地区进行分区，将相同城市的数据分配到同一个节点上。
分片是指将数据按照某个属性进行划分，并将每个分片存储在不同的节点上。
例如，可以按照用户名进行分片，将用户名以A-M开头的数据存储到一个节点上，N-Z开头的数据存储到另外一个节点上。
2.数据一致性分布式数据库中，由于数据分散在不同的节点上，因此需要保证数据的一致性。
常用的方法包括：2.1. ACID事务在分布式数据库中，可以使用ACID事务来确保数据的一致性。
ACID是指原子性、一致性、隔离性和持久性，它保证了事务的安全性和可靠性。
2.2. BASE理论BASE理论是对ACID的补充，它是指基本可用、软状态和最终一致性。
在BASE理论中，数据一致性不是立即保证的，而是通过异步调整实现的。
3.数据冗余和备份在分布式数据库中，数据的冗余和备份是确保数据安全性和可靠性的重要手段。
数据的冗余可以在多个节点上备份一份相同的数据，保证一旦出现节点故障，数据能够得到恢复。
分布式数据库系统设计分布式数据库系统是一种能够将数据分散存储在不同的计算机节点上，并通过网络互联的数据库系统。
相比传统的集中式数据库系统，分布式数据库系统具有更好的可扩展性、高可用性和性能优势。
本文将详细介绍分布式数据库系统的设计原理和关键技术。
一、分布式数据库系统的设计原理1.数据分片：分布式数据库系统将数据划分为多个片段，每个片段存储在不同的节点上。
数据分片的目的是使得数据能够分散存储并且能够并行处理。
通常采用哈希函数对数据进行分片，使得每个片段的负载均衡。
3.数据复制：分布式数据库系统中节点之间的数据复制是保证数据可用性和故障容忍性的重要手段。
常见的复制策略有主备复制、主从复制和多主复制等。
4.查询优化：分布式数据库系统需要考虑到节点之间网络传输的延迟和带宽限制，因此需要对查询进行优化。
常见的查询优化技术包括查询重写、查询推送、查询分析和索引优化等。
二、分布式数据库系统的关键技术1.数据一致性：在分布式数据库系统中，数据一致性是一个核心问题。
为了保证数据的一致性，可以采用强一致性和弱一致性两种策略。
强一致性保证了任意时刻多个副本之间的数据完全一样，但可能会导致网络延迟和可用性问题；而弱一致性则允许副本之间的数据不一致，但能够快速响应请求。
2.数据分片：数据分片是分布式数据库系统的重要组成部分。
通过将数据划分为多个片段，并在不同的节点上存储和处理，可以实现横向扩展和并行处理。
数据分片需要考虑到数据的均衡性、一致性和容错性等问题。
3.数据复制：数据复制是提高分布式数据库系统可用性和容错性的重要手段。
通过将数据复制到多个节点上，即使一些节点发生故障，系统依然能够提供服务。
数据复制需要解决数据一致性、复制延迟和数据冲突等问题。
4.多级缓存：多级缓存是分布式数据库系统提高读取性能的重要技术。
通过在各个节点上配置缓存，可以减少对底层存储的读取压力，提高读取性能。
多级缓存需要考虑到缓存一致性和缓存管理的问题。
分布式之分布式ID篇生成算法详解一、分布式ID概述分布式ID的定义，可什么时候需要它呢？有人会回答分布式系统需要，可真的需要吗？并不一定，不是所有分布式系统都需要，回想以前单体架构时代，ID通常是作为数据的唯一标识，比如用户会有用户ID、订单会有订单ID……，这些ID在对应的业务模块中都是唯一的，通常依靠数据库自增序列来实现。
换到分布式系统里，尽管内部的技术架构天翻地覆，可是外层的业务却始终如一，因此，业务数据并不会随着技术架构的演进而消失。
以用户数据为例，从单体架构转到分布式架构时，需要将用户ID从数据库自增ID换成分布式ID吗？显然不用。
那么，究竟什么情况下需要用到分布式ID呢？最经典的场景是分库分表，还是以用户数据来举例子，之前只有一张用户表，所以设置表ID自增后，每新增一条数据都会自增ID值，从而确保了ID永远不会重复。
此刻用户表被分成了十张，如果再依靠数据库本身的自增机制来分配ID，显然会导致ID重复，这时分布式ID就派上了用场。
除开分库分表外，通常还会用到分布式ID的场景有：•链路ID：分布式链路中，需要通过全局唯一的traceId来串联所有日志；•请求ID：幂等性处理时，需要通过唯一的ID来判断是否为重复请求；•消息标识：MQ需要基于唯一的msgID来区分数据，确保数据不重复或丢失；•短链码：生成短链接时，需要获取一个全局唯一的值作为Code避免重复；•……因此，并非分布式架构就一定要用到分布式ID，只有强制要求全局唯一的场景才会需要。
PS：普通表自增的ID，也是一种另类的分布式ID，只要自增出来的值不会重复即可。
1.1、分布式ID的特性理解什么场景下需要分布式ID后，下面我们一起来看一些分布式ID应该需要具备的特性：•唯一性：每个ID必须全局唯一，避免因ID重复导致的数据冲突或错误；•顺序性：在某些场景中，ID需要具备单调递增的顺序性，方便排序与记忆；•业务性：某些场景的ID要具备业务特性，如前缀XX开头、包含时间信息等；•精简性：某些场景下的ID不宜过长，所以对位数/长度有所限制，如16位；所以，当咱们设计一个生成分布式ID的方案时，就必须将这几条考虑在内。
分布式数据库与数据管理教程随着信息技术的不断发展，大数据已经成为了当下热门的话题。
在大数据背后，分布式数据库和数据管理技术起到了重要的作用。
本文将介绍分布式数据库和数据管理的基本概念、原理和应用，并提供一些实用的教程和案例。
一、分布式数据库的概念与原理1.1 分布式数据库的定义分布式数据库指的是将数据分散存储在多个物理节点上，通过网络连接实现数据的共享和交互。
每个节点都具有独立的计算和存储能力，且能够协同工作以完成各种数据管理任务。
1.2 分布式数据库的原理分布式数据库的实现基于分布式系统和数据库技术。
其中，分布式系统涉及到数据分发、数据复制、数据恢复等技术，用于解决节点间通信、数据一致性、容错等问题；数据库技术包括数据模型、查询语言、事务处理等，用于实现数据的结构化存储和高效访问。
1.3 分布式数据库的优势和挑战与单机数据库相比，分布式数据库具有以下优势：数据容量无限扩展、高可靠性和高性能、负载均衡和故障容错等。
然而，分布式数据库也面临一些挑战，如数据一致性、容错处理、网络通信等问题，需要有效的管理和解决方案。
二、数据管理技术与实践2.1 数据库设计与建模数据库设计是指根据应用需求，将现实世界中的数据抽象为逻辑模型，并通过概念设计和物理设计转化为数据库结构。
数据库建模是指通过实体-关系模型、层次模型、网络模型等方法描述数据的关系和约束。
2.2 数据库查询与优化数据库查询是指通过查询语言（如SQL）来检索和操作数据库中的数据。
为了提高查询效率，需要进行查询优化，通过索引、视图、分区等技术来提高查询的速度和响应时间。
2.3 数据库事务与并发控制数据库事务是指数据库中一组操作的逻辑单元，要么全部成功，要么全部失败。
并发控制是为了解决多用户并发访问数据库时可能出现的数据一致性问题，通过锁定机制、并发控制算法等技术来保证数据的正确性和一致性。
2.4 数据备份与恢复对于分布式数据库来说，数据备份与恢复是非常关键的环节。
分布式数据库分析分布式数据库是一种数据库管理系统，将数据存储在多个独立的计算机上，并通过网络连接进行数据交换和共享。
与传统的单点数据库相比，分布式数据库具有更高的可扩展性、高性能和高可用性。
它可以用于处理大规模的数据以及高并发的数据访问请求。
本文将从可扩展性和性能两个方面对分布式数据库进行分析。
首先，分布式数据库具有良好的可扩展性。
传统的单点数据库在数据量增加、用户并发量增加的情况下，会面临性能下降和容量限制等问题，而分布式数据库可以通过增加节点来扩展存储空间和计算能力。
分布式数据库可以将数据分布到不同的节点上，每个节点负责一部分数据的存储和处理，通过增加节点的数量可以有效地提高存储容量和计算性能。
此外，分布式数据库还支持自动数据分片和数据迁移，可以根据数据的特性和业务需求进行灵活的分配和调整。
其次，分布式数据库具有较高的性能。
传统的单点数据库在面临高并发的数据访问请求时，容易成为性能瓶颈。
而分布式数据库可以将数据分散到多个节点上，并行地处理数据访问请求，从而提高了系统的吞吐量和响应速度。
此外，分布式数据库还可以利用缓存、负载均衡、读写分离等技术来优化系统性能。
例如，可以通过在节点上添加缓存，存储常用的数据和计算结果，减少数据库的访问次数，提高响应速度。
同时，可以通过负载均衡来均衡不同节点的负载，避免单个节点成为性能瓶颈。
然而，分布式数据库也存在一些挑战和问题。
首先是数据一致性的保证。
由于数据分布在多个节点上，节点之间可能存在网络延迟、故障和数据同步等问题，导致数据的一致性难以保证。
为了解决这个问题，分布式数据库引入了一致性协议和分布式事务等技术，确保数据在分布式环境下的一致性。
其次是数据操作的并发控制。
在多个节点上并发地处理数据访问请求时，可能会产生数据冲突和竞争条件等问题。
为了解决这个问题，分布式数据库引入了锁机制、并发控制算法、分布式锁等技术，确保数据操作的正确性和一致性。
总结来说，分布式数据库具有良好的可扩展性和高性能，可以满足大规模数据处理和高并发的数据访问需求。
分布式数据库系统姓名：张定国学号：s2*******第一章分布式数据库系统概述第一章包含五个部分内容，分别是引言及准备知识、分布库系统的基本概、分布库系统的作用和特点、分布式数据库系统介绍、关键技术。
引言及准备知识：分布数据库管理系统兴起于70年代中期，推动其发展来自两方面：一方面是应用需求，另一方面是硬件环境的发展。
这些应用都涉及地理上分布的团体、组织的局部业务管理和系统全局管理，采用成熟的集中式数据库管理系统已无法实现应用需求。
在硬件环境上提供了功能强大的计算机和成熟的广域范围公用数据网及局域范围局域网的硬件环境支持。
分布式数据库系统是地理上分散而逻辑上集中的数据库系统。
即通过计算机网络将地理上分散的各局域结点连接起来共同组成一个逻辑上统一的大数据库系统。
因此可以说：分布式数据库系统是计算机网络技术和数据库技术的结合的产物。
分布式数据库系统与集中数据库系统一样，包含两个重要部分：分布式数据库和分布式数据库管理系统。
分布库系统的基本概：数据库----从用户使用数据库的角度出发，可定义如下：数据库是长期存储在计算机内、有组织的、可共享的数据集合。
数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述、存储，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易于扩展性，并可为各种用户共享。
数据库设计----对一个给定的应用环境（现实世界）设计最优的数据模型，然后，按模型建立数据库。
数据库管理系统----人们用于管理和操作数据库的软件产品。
为有效地管理和操作数据库，研制出数据库管理系统（Database Management System），使用户不必涉及数据的结构描述及实际存储，方便、最优地操作数据库。
数据库管理系统可描述为用户接口、查询处理、查询优化、存储管理四个基本模块和事务管理、并发控制、恢复管理三个辅助模块组成。
模式----现实世界的信息抽象到数据库存储的数据是一个逐步抽象的过程。
美国国家标准协会（ANSI）和标准需求计划委员会（SPARC）根据数据的抽象级别定义了三层模式参考模型。
分布式数据库技术的案例分析随着互联网的快速发展和数字化时代的到来，数据量呈现指数级增长。
如何存储和管理大规模数据成为企业和组织关注的焦点。
为了解决这一问题，分布式数据库技术应运而生。
本文将介绍分布式数据库技术的概念、特点，并通过三个典型案例来分析分布式数据库技术的应用。
一、分布式数据库技术的概念分布式数据库技术指的是将数据库分布在不同的计算机上，通过网络互相连接，实现数据共享、数据交换和数据协同的一种技术。
其中，分布式数据库可以由多个单机数据库组成，也可以由不同厂商的不同类型的数据库软件组成。
其主要特点是实现并行化处理、数据共享、高可用性和容错性等。
二、分布式数据库技术的特点1. 实现并行化处理在分布式数据库系统中，数据可以被分割成多个部分存储在不同的物理节点上，每个节点都可以独立地处理本地存储的数据。
这种并行化处理可以显著提高数据处理效率和响应时间。
2. 数据共享分布式数据库系统中的每个物理节点都可以同时访问整个系统的数据，从而实现数据共享。
这种数据共享可以避免数据冗余和数据不一致的问题，并且可以更快地获取所需的数据。
3. 高可用性和容错性分布式数据库系统采用数据备份和复制的技术，可以实现数据的高可用性和容错性。
即使某个节点出现故障，也可以通过备份和复制的节点恢复数据，并继续处理数据。
三、分布式数据库技术的应用案例1. Google BigTableGoogle BigTable 是 Google 公司开发的一种分布式数据库，用于存储大规模、高并发、分散在不同位置的结构化数据。
Google BigTable 采用的数据模型是一种简单的键值对，在这种模型下，每一个数据集合都由一个唯一的行键和一些列族组成。
Google BigTable 的底层使用 Google File System 来存储数据，同时提供全文搜索和高并发处理能力。
2. Apache CassandraApache Cassandra 是一种高可用性、分布式、非关系型数据库，由 Facebook 开发并开源。
分布式数据库系统的设计与实现随着云计算和大数据技术的快速发展，分布式数据库系统成为了现代企业数据存储和处理的重要组成部分。
分布式数据库系统可以将数据分布在多个节点上，并利用并行处理和分布式计算技术实现高性能和高可用性。
本文将对分布式数据库系统的设计和实现进行详细介绍。
一、概述分布式数据库系统是由多个数据库节点组成的，每个节点可以独立处理一部分数据。
这些节点通过网络连接在一起，并通过特定的协议进行数据的共享与同步。
分布式数据库系统的设计与实现目标是提供高性能、高可用性和扩展性的数据存储和处理能力。
二、设计原则在设计和实现分布式数据库系统时，需要考虑以下几个原则：1. 数据分片：将数据按一定的规则分割成多个片，分别存储在不同的节点上。
这样可以实现数据的并行处理，提高系统的性能。
2. 数据复制：将数据复制到多个节点上，可以提高系统的可用性和容错能力。
当某个节点发生故障时，可以从其它节点获取数据，确保系统的正常运行。
3. 数据一致性：分布式数据库系统需要保证数据在不同节点之间的一致性。
可以通过多版本并发控制（MVCC）等技术来解决数据一致性的问题。
4. 数据访问优化：设计合适的数据访问策略，减少数据访问的延迟和网络通信的开销。
可以使用数据缓存、查询优化和负载均衡等技术来优化系统的性能。
三、关键技术在实现分布式数据库系统时，需要使用一些关键技术来解决各种问题。
1. 一致性协议：为了保证数据在不同节点之间的一致性，需要使用一致性协议。
常用的一致性协议包括Paxos和Raft等。
这些协议通过选举和复制等机制来实现数据的一致性。
2. 数据复制：数据复制是提高系统的可用性和容错能力的重要手段。
可以使用主从复制或多主复制等模式来进行数据复制。
3. 事务管理：分布式数据库系统需要支持事务的管理。
可以通过两阶段提交（2PC）或多阶段提交（3PC）等协议来实现分布式事务的一致性。
4. 数据分片与路由：数据分片是分布式数据库系统的核心技术之一。
分布式数据库系统（全文）胡经国本文作者的话本文是根据有关文献和资料编写的《漫话云计算》系列文稿之一。
以此作为云计算学习笔录，供云计算业外读者进一步学习和研究参考。
希望能够得到大家的指教和喜欢！下面是正文一、分布式数据库系统概述1、概述一分布式数据库（Distributed Database，DDB）是指数据分散存储在计算机网络中的各台计算机上的数据库。
分布式数据库系统（Distributed Database System，DDBS）通常使用较小的计算机系统，每台计算机可单独放在一个地方；每台计算机中都可能有DBMS （数据库管理系统）的一份完整拷贝副本，或者部分拷贝副本，并具有自己局部的数据库；位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接，共同组成一个完整的、全局的、逻辑上集中、物理上分布的大型数据库系统。
2、概述二分布式数据库，是指利用高速计算机网络，将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑上统一的数据库。
分布式数据库的基本思想，是将原来集中式数据库中的数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获取更大的存储容量和更高的并发访问量。
近年来，随着数据量的高速增长，分布式数据库技术也得到了快速的发展。
传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展。
基于关系型的分布式数据库，在保留传统数据库的数据模型和基本特征前提下，从集中式存储走向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。
另一方面，随着数据量越来越大，关系型数据库开始暴露出一些难以克服的缺点。
以NoSQL为代表的、具有高可扩展性、高并发性等优势的非关系型数据库快速发展；一时间市场上出现了大量的key-value（键－值）存储系统、文档型数据库等NoSQL数据库产品。
NoSQL类型数据库正日渐成为大数据时代下分布式数据库领域的主力。
这种按分布式组织数据库的方法克服了物理中心数据库组织的弱点。
首先，降低了数据传送代价。
因为，大多数对数据库的访问操作都是针对局部数据库的，而不是针对其他位置的数据库访问。
第一章分布式数据库系统概述1.1请用自己的语言定义下列分布式数据库系统中的术语：（1）全局/局部数据：（详见课本第9页所谓的局部数据是指……；所谓的全局数据是指……）（2）全局/局部用户（应用）：（3）全局/局部DBMS：（4）全局/局部DB：（5）全局外模式：（详见课本第13页）由全局用户视图组成，是全局概念模式的子集。
（6）全局概念模式：（详见课本第13页）定义分布式数据库系统中所有数据的整体逻辑结构，是全局应用的公共数据视图。
（7）分片模式：（详见课本第13页）是全局数据整体逻辑结构分割后的局部逻辑结构，是DDBS 的全局数据的逻辑划分视图.（8）分配模式：（详见课本第13页）用于根据选定的数据总体分配方案，定义各片段的物理存放地点.（9）局部概念模式：（详见课本第13-14页）是全局概念模式被分片和分配到局部场地上的映像的逻辑结构及特征的描述，是全局概念模式的子集。
其逻辑结构与局部DBMS所支持的数据模型有关，当全局数据模型与局部数据模型不同时，局部概念模式还应包括数据模型转换的描述。
（10）局部内模式：描述局部概念模式涉及的数据在局部DBMS中的物理结构及物理存储细节，完全与非分布式系统相同。
1.2采用分布式数据库系统的主要原因是什么？（P1）1.3分布式数据库系统可分为哪些类？（课件第1章4.2。
课本P6，7，8）1.4什么是分布式数据库系统？它具有哪些主要特点？怎么样区别分布式数据库系统与只提供远程数据访问功能的网络数据库系统？（分布式数据库系统的定义、特点详见课件第1章4.1.课本P6）1.5分布式DBMS具有哪些集中式DBMS不具备的功能？（课件第1章5.5附加功能。
课本P15）1.6用自己的语言解析“什么时候需要进行数据分片和数据复制”？（课本第10,11页）1.7在分布式数据库系统中，为什么要对数据进行分片？什么是关系的片段？关系的片段有哪些主要类型？（课本第9-10页。
数据分片是指数据存放单位不是全部关系，而是关系的一个片段。
如何进行分布式数据库和数据分析分布式数据库和数据分析是当前大数据时代的两大热门话题。
随着数据规模的不断增加，传统的集中式数据库和数据分析模式已经难以满足日益增长的业务需求。
而分布式数据库和数据分析技术则成为了解决大数据处理和分析问题的利器。
本文将着重介绍分布式数据库和数据分析的相关概念、技术特点、应用场景以及未来发展趋势。
一、分布式数据库概述1.1什么是分布式数据库分布式数据库（Distributed Database）是指将数据存储在多台服务器上，通过网络连接进行数据共享和交互的数据库系统。
与传统的集中式数据库相比，分布式数据库具有数据分布均匀、容灾能力强、高性能、可扩展性好等特点。
1.2分布式数据库的特点分布式数据库具有以下几个特点：（1）数据分布：数据分布在多台服务器上，各个节点之间相互之间相互连接，可以通过网络进行数据的共享和交互。
（2）分布式事务：支持跨节点的分布式事务操作，保证数据的一致性和完整性。
（3）高可用性和容灾性：分布式数据库具有容错和备份机制，能够保证数据的安全和可靠性。
（4）可扩展性：分布式数据库能够方便地扩展节点，适应不断增长的数据规模。
1.3分布式数据库的应用场景分布式数据库适用于以下几个应用场景：（1）大数据存储和处理：可以支持海量数据的存储和高并发的数据处理需求。
（2）分布式计算：与分布式计算框架结合，支持大规模的数据并行处理和分布式分析。
（3）互联网应用：支持互联网应用中的高并发和高可用性需求。
（4）物联网和大规模传感器网络：支持大规模传感器数据的采集和分析。
1.4分布式数据库的技术架构分布式数据库的技术架构主要包括分布式存储、数据分片、一致性协议、负载均衡和容灾备份等技术。
二、数据分析概述2.1什么是数据分析数据分析（Data Analytics）是指利用各种统计、数学和计算机技术来分析和挖掘数据，发现数据中的规律和价值信息的过程。
数据分析技术可以帮助企业更好地理解和预测市场动向，优化业务流程，提升决策效率。
分布式数据库的设计与使用技巧随着信息技术的不断发展与应用，数据的量也在日益增大，传统的关系型数据库很难满足数据的存储和处理需求。
而分布式数据库作为一种新兴的数据存储方式，因其分散的分布式架构和高度的可扩展性，使得其备受青睐，成为了企业和互联网公司在处理大规模数据时的首选。
分布式数据库简介分布式数据库是指在多个计算机之间分散存储并及时处理数据的方法。
它不再像传统数据库一样集中存储在单一计算机上，而是将数据分散存放在多个计算机节点上，以实现对大规模数据的高效处理。
分布式数据库的优点1. 高可用性分布式数据库中，每个节点都有一份数据副本，即使某一个节点出现故障，仍可以继续访问数据，从而保证数据的持续可用性。
2. 伸缩性由于分布式数据库采用的是分散的分布式架构，使得数据存储和处理能够无限制地扩展，能够适应数据量的增加和业务的发展。
3. 高性能分布式数据库能够平行处理大量的数据，加快数据处理速度，从而提高业务效率。
分布式数据库设计1. 数据分片在分布式数据库中，将数据分散存储在不同的计算机节点上，必须要有一种有效的方式对数据进行分片，以保证数据的合理分配。
一般来说，按照业务数据的特征进行分片，例如按照时间、地域、用户等进行切分。
2. 数据一致性在分布式数据库中，由于数据存储在多个节点上，每个节点上的数据都可以更改，因此需要保证数据的一致性。
通常采用“最终一致性”原则来保持数据的一致性，即某一个时间点的数据可能存在不一致的情况，但最终数据会在所有节点上进行同步。
3. 数据的备份与恢复在分布式数据库中，同时存储了多个节点上的数据副本，一旦某个节点故障，需要尽快地进行数据恢复。
因此，我们需要备份数据并妥善存放备份数据。
分布式数据库使用技巧1. 数据的读写分离在分布式数据库中，为了满足高并发的读取和写入操作需求，可以采用数据的读写分离技术。
一般将读操作负载均衡到多个节点上，同时将写操作只落到一个节点上，避免多个节点之间的写操作冲突。
