分布式 SQL 数据库是一种关系数据库系统，它将数据分布在多个服务器或节点上，结合了传统 SQL 功能和分布式架构。与单节点数据库不同，它跨一组机器处理存储、处理和查询执行。 这种方法允许数据库进行水平扩展（添加更多节点以增加容量），同时保持 SQL 熟悉的查询功能和 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务。 例如，分布式 SQL 数据库可能会根据分片键（如用户 ID）跨节点对大型表进行分区，从而确保每个节点都包含数据的子集，同时系统充当应用程序的单个逻辑数据库。
分布式 SQL 数据库的技术基础依赖于 Raft 或 Paxos 等共识协议来同步跨节点的数据并确保一致性。 每个节点都可以处理读取和写入请求，系统会自动将查询路由到相应的节点。 对于写入，数据库将数据复制到多个节点，以防止数据丢失并实现容错。 例如，Google Spanner 使用原子钟和 GPS 来同步全球分布式节点的时间，即使在规模化的情况下也能实现强一致性。 同样，CockroachDB 使用对等架构，节点共享元数据以有效地路由请求，从而避免瓶颈。 这些系统抽象了分布的复杂性，允许开发人员使用标准 SQL 语法和工具与它们交互。
当开发人员需要超出单节点限制的可扩展性而不牺牲事务保证时，他们会使用分布式 SQL 数据库。 例如，一个处理全球数百万笔交易的电子商务平台可以使用分布式 SQL 数据库来确保库存更新在各个区域之间保持一致，同时提供低延迟查询。 与通常优先考虑可用性而不是一致性的 NoSQL 数据库不同，分布式 SQL 系统即使在网络分区期间也能保持 ACID 合规性。 自动分片、负载平衡和故障转移等功能简化了操作，减少了手动干预的需要。 像 YugabyteDB 或 Amazon Aurora（配置为跨区域复制时）这样的工具是这种平衡的典范，在添加分布式功能的同时提供与 PostgreSQL 或 MySQL 的兼容性。 这使得分布式 SQL 数据库成为需要规模和可靠性的应用程序的实用选择。