一、概述
分佈式數據庫系統通常使用較小的計算機系統，每臺計算機可單獨放在一個地方，每臺計算機中都可能有DBMS的一份完整拷貝副本，或者部分拷貝副本，並具有自己局部的數據庫，位於不同地點的許多計算機通過網絡互相連接，共同組成一個完整的、全局的邏輯上集中、物理上分佈的大型數據庫。
二、體系結構
根據我國制定的《分佈式數據庫系統標準》，分佈式數據庫系統抽象爲4層的結構模式。這種結構模式得到了國內外的支持和認同。4層模式劃分爲全局外層、全局概念層、局部概念層和局部內層，在各層間還有相應的層間映射。這種4層模式適用於同構型分佈式數據庫系統，也適用於異構型分佈式數據庫系統。
三、發展歷程-爲生先死
（圖片引用自網絡）
年份是指關鍵事件發生事件的時間節點，並不一定是具體時間，歡迎更正。
1.分佈式數據庫的研究始於20世紀70年代中期。世界上第一個分佈式數據庫系統SDD-1是由美國計算機公司（CCA）於1979年在DEC計算機上實現。
2.自1970年代關係數據庫興起，當時的數據庫主要功能就是保存數據和滿足用戶對數據計算需求，如Oracle/DB2等。
3.1990年之後，出現開源數據庫MySQL和PostSQL,這些數據庫遵循摩爾定律的硬件提升速度，具有良好的單機性能。
4.2005年左右，人們開始探索分佈式數據庫，帶起了NoSQL這波浪潮。這些數據庫解決的首要問題是單機上無法保存全部數據，其中以HBase/Cassadra/MongoDB爲代表
5.2012~2013年Google 相繼發表了Spanner和F1兩套系統的論文，讓業界第一次看到了關係模型和NoSQL的擴展性在一個大規模生產系統上融合的可能性。
6.之後NoSQL謝幕，NewSQL登場。NewSql是一類新式的關係型數據庫管理系統。
四、術語解釋
分佈式數據庫的術語對我來說需要記錄的有點多，根據個人情況略過吧。
DBMS：數據庫管理系統(Database Management System)是一種操縱和管理數據庫的大型軟件，用於建立、使用和維護數據庫，簡稱DBMS。
DDBS：分佈式數據庫系統，包含分佈式數據庫管理系統(DDBMS)和分佈式數據庫(DDB)。
集中式數據庫系統：
分佈式數據庫系統：完整的、全局的（意味着支持所有業務），邏輯上集中、物理上分佈（意味着單獨的數據庫可以不必包含所有數據）的大型數據庫.
同構型：構是指數據模型，同構是指各個節點都採用同一類型的數據模型（譬如都是關係型）
同質型：質是指數據庫管理系統DBMS，比如有Oracle,DB2等,DBMS相同則稱爲同質的,不同則稱爲異質的.
同構同質型：分佈式數據庫系統中，數據模型和數據庫管理系統（DBMS）相同。
同構異質型：分佈式數據庫系統中，數據模型相同，但是數據庫管理系統（DBMS）相同。
異構型DDBS：分佈式數據庫系統中，數據模型和數據庫管理系統（DBMS）都不相同。
集中式計算：計算幾乎完全依賴於一臺大型的中心計算機的處理能力。
分佈式計算：在兩個或多個軟件互相共享信息，這些軟件既可以在同一臺計算機上運行，也可以在通過網絡連接起來的多臺計算機上運行。（中國科學院的定義）。
協作式計算：看作爲一種協作式的分佈計算。在這種模式中，計算機之間不僅僅像在分佈式計算中那樣互相傳遞數據，實現信息共享，而且要進行更深層次的共享，也就是說用兩臺或更多的計算機來共同完成一個處理任務。
數據分片：水平分片，垂直分片，導出分片，混合分片
水平分片：按一定的條件把全局關係的所有元組劃分成若干不相交的子集，每個子集爲關係的一個片段（把同一張表中的數據拆分到不同的數據庫或表中進行存儲，主要有分表，分庫兩種模式）。
垂直分片：把一個全局關係的屬性集分成若干子集，並在這些子集上作投影運算，每個投影稱爲垂直分片（就是根據不同的業務進行拆分的，拆分成不同的數據庫，比如會員數據庫、訂單數據庫、支付數據庫、消息數據庫等）
導出分片：又稱爲導出水平分片，即水平分片的條件不是本關係屬性的條件，而是其他關係屬性的條件（具有一定業務關係的數據放一起，比如組織信息和績效信息）。
混合分片：以上三種方法的混合。可以先水平分片再垂直分片，或先垂直分片再水平分片，或其他形式，但他們的結果是不相同的。
數據分配方式
集中式：所有數據片段都安排在同一個節點上。
分割式：所有數據只有一份，它被分割成若干邏輯片段，每個邏輯片段被指派在一個特定的場地上。
全複製式：數據在每個場地重複存儲。也就是每個場地上都有一個完整的數據副本。
混合式：這是一種介乎於分割式和全複製式之間的分配方式。
元組（tuple）是關係數據庫中的基本概念，關係是一張表，表中的每行（即數據庫中的每條記錄）就是一個元組，每列就是一個屬性。 在二維表裏，元組也稱爲行。
HBase：典型的分佈式數據庫，底層使用HDFS分佈式文件系統作爲支撐（HBase本身並不存儲數據，數據還是以文件的形式存儲在HDFS上）。HBase是Hadoop生態中的重要產品，Google BigTable的開源實現。
BigTable：Google內部使用的分佈式數據庫，構建在GFS的基礎上，彌補了分佈式文件系統對於小對象的插入、更新、隨機讀請求的缺陷。
五、總結：
本意是總結分佈式數據庫，卻意外的進入到NewSql時代，不得不多喜憂參半啊。在起初查詢了很多資料，都沒找到2013年之後分佈式數據庫的發展，這個是我的一個疑惑，想必也是諸位的疑惑。其實原因很簡單，數據存儲截止目前經歷文件存儲，關係數據庫，Nosql，NewSql四個階段。其中NoSql數據庫對於分佈式數據庫，自2015年之後數據存儲開啓NewSql模式，Nosql（分佈式數據庫）已經逐漸退出歷史舞臺。而對於NewSql想必大家都早有接觸，只是或許和我之前一樣，或許是因爲和關係型數據庫過度的太柔和，所以沒能清楚的感受到NewSQL時代的到來，NewSql是對各種新的可擴展/高性能數據庫的簡稱，這類數據庫不僅具有NoSQL對海量數據的存儲管理能力，還保持了傳統數據庫支持ACID和SQL等特性。常見的newsql數據庫供應商包括(順序隨機)Clustrix、GenieDB、ScalArc、Schooner、VoltDB、RethinkDB、ScaleDB、Akiban、CodeFutures、ScaleBase、Translattice和NimbusDB，以及 Drizzle、帶有 NDB的 MySQL 集羣和帶有HandlerSocket的MySQL。後者包括Tokutek和JustOne DB。相關的“NewSQL作爲一種服務”類別包括亞馬遜關係數據庫服務，微軟SQLAzure，Xeround和FathomDB。
參考資料：
https://www.oschina.net/news/84386/about-distributed-database?utm_source=tuicool
https://www.sohu.com/a/320178859_505827