數據庫構架設計中主要有Shared Everthting、Shared Nothing、和Shared Disk：
Shared Everthting:一般是針對單個主機，完全透明共享CPU/MEMORY/IO，並行處理能力是最差的，典型的代表SQLServer
Shared Disk：各個處理單元使用自己的私有 CPU和Memory，共享磁盤系統。典型的代表Oracle Rac， 它是數據共享，可通過增加節點來提高並行處理的能力，擴展能力較好。其類似於SMP（對稱多處理）模式，但是當存儲器接口達到飽和的時候，增加節點並不能獲得更高的性能 。
Shared Nothing：各個處理單元都有自己私有的CPU/內存/硬盤等，不存在共享資源，類似於MPP（大規模並行處理）模式，各處理單元之間通過協議通信，並行處理和擴展能力更好。典型代表DB2 DPF和hadoop ，各節點相互獨立，各自處理自己的數據，處理後的結果可能向上層彙總或在節點間流轉。
我們常說的 Sharding 其實就是Share Nothing架構，它是把某個表從物理存儲上被水平分割，並分配給多臺服務器（或多個實例），每臺服務器可以獨立工作，具備共同的schema，比如MySQL Proxy和Google的各種架構，只需增加服務器數就可以增加處理能力和容量。
MPP概念
MPP即大規模並行處理（Massively Parallel Processor ）。 在數據庫非共享集羣中，每個節點都有獨立的磁盤存儲系統和內存系統，業務數據根據數據庫模型和應用特點劃分到各個節點上，每臺數據節點通過專用網絡或者商業通用網絡互相連接，彼此協同計算，作爲整體提供數據 庫服務。非共享數據庫集羣有完全的可伸縮性、高可用、高性能、優秀的性價比、資源共享等優勢。
大規模並行處理(MPP)架構
例子
Greenplum是一種基於PostgreSQL的分佈式數據庫。其採用shared nothing架構（MPP），主機，操作系統，內存，存儲都是自我控制的，不存在共享。也就是每個節點都是一個單獨的數據庫。節點之間的信息交互是通過節點互聯網絡實現。通過將數據分佈到多個節點上來實現規模數據的存儲，通過並行查詢處理來提高查詢性能。
這個就像是把小數據庫組織起來，聯合成一個大型數據庫。將數據分片，存儲在每個節點上。每個節點僅查詢自己的數據。所得到的結果再經過主節點處理得到最終結果。通過增加節點數目達到系統線性擴展。
elasticsearch也是一種MPP架構的數據庫，Presto、Impala等都是MPP engine，各節點不共享資源，每個executor可以獨自完成數據的讀取和計算，缺點在於怕stragglers，遇到後整個engine的性能下降到該straggler的能力，所謂木桶的短板，這也是爲什麼MPP架構不適合異構的機器，要求各節點配置一樣。
Spark SQL應該還是算做Batching Processing, 中間計算結果需要落地到磁盤，所以查詢效率沒有MPP架構的引擎（如Impala）高。