常见的分布式数据库管理系统 (DDBMS) 旨在跨多个服务器或位置存储和管理数据，从而提供可扩展性、容错能力和高可用性。 示例包括 Apache Cassandra、Amazon DynamoDB、Google Spanner、MongoDB 和 CockroachDB。 这些系统解决了分布式环境中的数据分区、复制和一致性等挑战。 例如，Cassandra 使用去中心化架构来避免单点故障，而 DynamoDB 为键值工作负载提供无服务器扩展。 Spanner 将关系数据库功能与全球分布相结合，MongoDB 支持通过分片进行分布式文档存储。 每个系统都满足特定的使用案例，例如高写入吞吐量、低延迟查询或跨区域的 ACID 合规性。
分布式数据库在数据模型和架构方法上有所不同。 Cassandra（宽列存储）擅长写密集型工作负载，并提供可调整的一致性，允许开发人员优先考虑每个查询的可用性或一致性。 DynamoDB（键值/文档存储）自动执行扩展和复制，使其适用于需要可预测性能的无服务器应用程序。 Google Spanner（关系型）使用原子钟和 GPS 进行精确的时间戳，从而实现强一致性和全局事务。 MongoDB（面向文档）通过分片分发数据，平衡集群上的负载，同时支持灵活的模式设计。 CockroachDB（关系型）模仿 Spanner 的全球分布，但使用 Raft 共识算法进行复制，从而在没有专用硬件的情况下提供 ACID 保证。 这些系统以不同的方式处理分区（例如，基于范围或哈希的分片）和复制（例如，多区域副本），从而影响它们对特定场景的适用性。
在选择 DDBMS 时，开发人员必须考虑一致性、延迟和可扩展性之间的权衡。 像 Cassandra 和 DynamoDB 这样的系统遵循 CAP 定理，通常优先考虑可用性而不是严格的一致性，这适用于实时分析或社交媒体 feeds 等应用程序。 相比之下，Spanner 和 CockroachDB 强调金融或需要准确交易的库存系统的强一致性。 延迟要求也很重要：CockroachDB 中的地理分区可以通过将数据定位在更靠近用户的位置来减少读取/写入延迟。 托管服务（例如，DynamoDB、Spanner）简化了操作，但可能会限制自定义，而像 Cassandra 这样的自托管选项提供了更多控制。 开发人员还应评估查询模式——像 MongoDB 这样的文档存储非常适合嵌套数据，而关系系统更好地服务于复杂的连接。 最终，选择取决于工作负载需求、运营复杂性和一致性需求。