分布式数据库常用于需要可扩展性、高可用性以及跨多个位置处理大量数据的场景。这些系统在传统单节点数据库难以应对性能、冗余或地理分布的环境中表现出色。以下是分布式数据库提供显著优势的三个关键用例。
一个主要用例是扩展应用程序以处理高流量或大型数据集。例如，社交媒体平台或亚马逊等电子商务网站需要管理数百万的并发用户和交易。分布式数据库允许通过向集群添加更多节点来实现水平扩展，从而实现对增加负载的无缝处理。分片——将数据分成更小的块分布在各个节点上——有助于有效地分配读/写操作。像 Apache Cassandra 或 Amazon DynamoDB 这样的技术就是为此目的而设计的，即使在数据增长的情况下也能提供低延迟访问。这种方法确保添加新用户或产品不会降低性能，这对于全球可访问的服务至关重要。
另一个关键用例是确保高可用性和容错能力。金融服务、医疗保健系统或 PayPal 等支付处理商需要接近持续的正常运行时间。分布式数据库通过跨多个节点或区域复制数据来实现这一点。如果一个节点发生故障，其他节点可以接管而不会停机。例如，Google Spanner 使用同步时钟和全球复制来保持跨大陆的一致性。同样，银行系统通常使用分布式账本以确保交易被冗余地记录。这种冗余最大限度地降低了数据丢失的风险，并保证了服务连续性，即使在硬件故障或网络分区期间也是如此。
第三个用例涉及实时处理大规模、地理上分散的数据。物联网网络、遥测系统或智慧城市中使用的分析平台等，会从世界各地的传感器或设备生成大量数据流。分布式数据库可以将这些数据存储和处理在更接近数据源的位置，从而减少延迟。例如，Apache Kafka 或 MongoDB 的全球集群能够对传感器数据进行实时聚合和分析，用于预测性维护或交通管理。此外，像 Hadoop 或 CockroachDB 这样的分布式系统支持跨 PB 级数据的批处理和复杂查询，这对于集中式数据库来说是不切实际的。这种能力对于依赖于来自不同数据源的及时洞察的行业至关重要。
这些例子说明了分布式数据库如何解决特定的技术挑战，使其成为开发人员构建弹性、可扩展和全球可访问的应用程序的实用选择。