① 分布式数据库与集中式数据库有什么区别
分布式数据库与集中式数据库的主要区别在于数据的存储方式。分布式数据库由多个数据节点构成，一张表的数据分散存储在多个节点上，形成多节点协同的数据处理方式。而集中式数据库则只有一个节点，数据集中储存在单台机器上，形成单节点的数据处理方式。
在小型应用中，数据量不大，使用集中式存储能够满足需求，因为单节点的处理能力足够应对小规模数据。而在大型应用中，数据量庞大，集中式数据库的性能可能会出现瓶颈，此时分布式数据库的计算能力和存储能力更加强大，能够有效提升数据处理效率，应对大规模数据。
分布式数据库的优势在于其高扩展性、高可用性和高性能。通过多节点协同，分布式数据库可以轻松应对数据量的增加，无需重新部署或升级单节点。同时，分布式数据库具有高可用性，即使部分节点出现故障，系统仍能正常运行。在高性能方面，分布式数据库可以并行处理大量数据，显着提升数据处理速度。
然而，分布式数据库也存在一些挑战。首先，多节点之间需要进行协调和通信，增加了系统的复杂度。其次，数据的复制和一致性管理是分布式数据库需要解决的重要问题。数据需要在多个节点之间复制，以确保数据的一致性。此外，分布式系统可能出现网络延迟、节点故障等问题，对系统的稳定性和可靠性带来挑战。
相比之下，集中式数据库简化了系统的复杂度，降低了数据一致性管理的难度。但随着数据量的增加，集中式数据库的性能瓶颈逐渐显现，限制了系统的扩展性和处理能力。因此，在选择数据库架构时，需要根据应用的规模、数据量、性能需求等因素综合考虑分布式数据库和集中式数据库的适用性。