设计分布式数据库时，需要考虑三个主要因素：数据分区、一致性模型和容错机制。这些要素直接影响性能、可伸缩性和可靠性。每个要素都需要仔细规划，以平衡可用性、延迟和数据完整性之间的权衡。
首先，数据分区决定了数据如何在节点间分割。水平分区（分片）按键划分记录，例如用户 ID 或地理区域。例如，一个全球电商平台可能会按国家划分客户数据，以保持交易的本地性。垂直分区则分离列，例如将用户资料与订单历史分开存储。分区不当可能导致热点（负载不均）或复杂的跨节点查询。选择正确的分片策略取决于访问模式——时序数据可能使用基于范围的分片，而社交网络则可能受益于基于哈希的分布。一致性哈希等工具有助于在添加或移除节点时最小化数据重新分布。
其次，一致性和复制定义了数据更新如何传播。CAP 定理指出，分布式系统无法同时保证一致性、可用性和分区容忍性。例如，金融系统通常优先考虑强一致性（CP），使用 Raft 或 Paxos 等协议确保所有节点对事务达成一致。相比之下，社交媒体应用可能选择最终一致性（AP）以保持可用性，允许随着时间推移解决临时不一致。复制策略，如主从或多主设置，也会影响一致性。基于法定人数的系统（例如 Cassandra）可能要求多数节点确认写入，以平衡持久性和延迟。
第三，网络延迟和容错性对可靠性至关重要。分布式数据库必须处理节点故障、网络分区和延迟消息。在地理位置分散的节点之间进行复制可以减少停机时间，但会引入延迟。读副本或缓存层（例如 Redis）等技术可以缓解这一问题。对于容错性，自动故障转移和冗余确保数据保持可访问。例如，Amazon DynamoDB 使用自动备份和多区域复制。Prometheus 等监控工具有助于早期检测问题，而断路器可以防止级联故障。测试诸如脑裂（在分区期间节点独立运行）等场景对于避免数据损坏至关重要。
通过解决这些因素，开发者可以设计出满足特定性能和可靠性目标的系统，同时管理分布式环境中固有的权衡。