分布式数据库系统是一种将数据存储在多个物理或虚拟服务器上的数据库，这些服务器通常位于不同的地理位置。该系统不依赖于单台机器，而是通过网络在相互连接的节点之间分布数据和处理任务。这种设计使得数据库能够处理更大的工作负载，提高可用性，并降低不同区域用户的延迟。例如，全球电子商务平台可以使用分布式数据库将产品库存存储在靠近北美、欧洲和亚洲客户的服务器上，从而确保更快的访问和冗余。
分布式数据库的架构通常涉及两个关键概念：分区（分片）和复制。分区将数据划分为存储在不同节点上的子集（分片），这允许多并行处理和可扩展性。例如，社交媒体应用可能会按地理区域划分用户配置文件，每个分片处理其指定区域的查询。复制在节点之间创建数据副本，以确保容错性——如果一个节点发生故障，另一个节点可以接管。然而，保持副本之间的一致性需要权衡。像 Apache Cassandra 这样的系统通过使用最终一致性（更新异步传播）来优先考虑可用性和分区容错性（CAP 定理中的 AP）。相比之下，Google Spanner 使用同步时钟和共识算法来实现全球强一致性，但这会增加延迟。
对于需要高可扩展性、容错性或跨区域低延迟访问的应用，开发者可能会选择分布式数据库。然而，它在管理数据一致性、网络通信和节点协调方面引入了复杂性。例如，处理实时交易的金融系统可能会选择强一致性系统以避免差异，而跟踪用户活动的日志服务可以优先考虑可用性并采用最终一致性。像 Amazon DynamoDB 或 CockroachDB 这样的工具抽象化了一些操作挑战，但理解分区策略、复制设置和一致性模型仍然至关重要。正确的实现需要根据具体用例平衡性能、成本和可靠性。