分布式数据库可以根据不同的标准进行分类,以下是一些常见的分类方式:
按数据模型分类
关系型分布式数据库:继承了关系型数据库的特性,支持SQL查询和ACID事务,数据分布在多个节点上。
NoSQL分布式数据库:包括键值存储、文档存储、列存储和图存储等多种数据模型,适合处理大规模数据和高并发场景。
多模数据库:支持多种数据模型,能够同时处理结构化、非结构化和图数据等。
按架构风格分类
分片式数据库:将数据按照一定规则分散存储在多个节点上,每个节点存储一部分数据,通过节点间的通信完成数据查询。
共享存储数据库:多个数据库引擎节点底层挂载在一个共享的存储系统上,所有的数据库引擎都可以访问所有数据。
NewSQL数据库:结合了关系型数据库和分布式技术的特点,提供了高可用性、高并发性和可扩展性,支持SQL查询和事务处理。
按应用场景分类
联机事务处理数据库(OLTP):主要用于处理大量的并发访问、持久化存储和共享访问,具有高效的并发处理能力和实时性。
联机分析处理数据库(OLAP):用于处理大量的历史数据和聚合操作,具有高效的分析处理能力和数据压缩能力。
按软件同构度分类
同构同质型:各个场地都采用同一类型的数据模型和相同型号的DBMS。
同构异质型:各个场地采用同一类型的数据模型,但DBMS的型号不同。
异构型:各个场地的数据模型的型号不同,甚至类型也不同。
按局部自治度分类
无局部自治:对DDBMS的存取必须通过客户软件。
联邦型:局部事务允许对服务器软件进行直接存取。
按分布透明度分类
高度分布透明:用户可以对集成模式操作,不需要涉及任何片段、重复、分布等信息。
无分布透明:用户必须知道所有关于片段、分配、重复等信息。
