数据库集群与分布式系统：架构差异与选型指南

一、架构设计：集中式存储 vs 分片式存储

数据库集群（Database Cluster）采用共享存储架构，通过多台服务器节点组成逻辑整体，但所有数据存储在共享存储设备（如SAN或分布式文件系统）中。典型代表如Oracle RAC，其核心优势在于通过多节点并行处理提升吞吐量，但数据物理位置集中，节点间通过高速网络同步缓存（Cache Fusion）。

分布式数据库系统（Distributed Database System）则采用数据分片架构，将完整数据集按分片键（Shard Key）拆分为多个子集，分散存储在不同物理节点。例如MongoDB分片集群中，每个分片（Shard）独立存储部分数据，路由层（Mongos）根据查询条件定位目标分片。这种架构天然支持水平扩展，但需解决跨分片事务与数据一致性难题。

二、数据分布模式：副本冗余 vs 分片路由

数据库集群的数据分布以副本冗余为核心。以MySQL Group Replication为例，主节点写入数据后，通过Paxos或Raft协议将日志同步至从节点，确保所有节点数据完全一致。这种模式适用于读多写少的场景，但写操作需等待多数派确认，存在性能瓶颈。

分布式数据库系统通过分片路由实现数据分散。如Cassandra的虚拟节点（VNode）机制，将数据按一致性哈希环分配到多个节点，每个节点仅存储部分数据。写入时，协调节点根据分片键定位目标节点，直接写入本地存储，无需全局同步。这种模式显著提升写入吞吐量，但跨分片查询需聚合多个节点结果，增加网络开销。

三、扩展性：垂直扩展 vs 水平扩展

数据库集群的扩展性受限于共享存储性能。以SQL Server Always On可用性组为例，增加计算节点可提升读并发能力，但写性能受存储I/O瓶颈制约。当数据量超过单存储设备容量时，需升级存储硬件（如从HDD升级至SSD），属于垂直扩展。

分布式数据库系统支持无状态水平扩展。如CockroachDB通过Raft协议在多个节点间复制数据分片，新增节点时，系统自动重新平衡分片分布，无需中断服务。这种模式可线性扩展至数百节点，但需解决分片迁移过程中的数据一致性（如使用两阶段提交或TCC事务）。

四、容错性：节点故障 vs 分区容错

数据库集群的容错性聚焦于节点级故障恢复。以PostgreSQL流复制为例，主节点故障时，从节点通过选举（如基于优先级或最新时间戳）晋升为新主节点，整个过程通常在秒级完成。但若共享存储故障，整个集群将不可用，需依赖存储级冗余（如RAID或分布式文件系统）。

分布式数据库系统需应对网络分区（Brain Split）。如ScyllaDB采用SWIM协议检测节点存活状态，分区期间，每个子集群独立提供服务，分区愈合后通过反熵（Anti-Entropy）机制同步数据。这种设计符合CAP定理中的AP（可用性+分区容忍性），但可能牺牲强一致性（转为最终一致性）。

五、适用场景与技术选型建议

数据库集群适用场景

1. 高并发读场景：如电商网站的商品详情页，通过多读副本分散查询压力。
2. 数据量固定场景：如金融核心系统，数据量增长缓慢，但需高可用性。
3. 低延迟要求场景：如实时风控系统，共享存储架构减少数据同步延迟。

技术选型建议：

• 优先选择成熟商业方案（如Oracle RAC、SQL Server Always On），其故障恢复机制经过长期验证。
• 开源方案中，Percona XtraDB Cluster（基于Galera）提供同步复制与自动故障转移，适合中小规模部署。

分布式数据库系统适用场景

1. 海量数据存储场景：如物联网设备数据，单库无法存储全部数据。
2. 全球多活场景：如跨境电商，需在多个地域部署数据节点，降低访问延迟。
3. 弹性扩展场景：如社交媒体，用户量随时间波动，需动态调整节点数量。

技术选型建议：

• 优先考虑支持多模型（关系型+文档型）的方案（如TiDB），降低技术栈复杂度。
• 跨地域部署时，选择支持地理位置感知路由的方案（如MongoDB Global Clusters），减少跨区域数据传输。

六、技术演进趋势

随着云原生技术发展，两者边界逐渐模糊。如AWS Aurora采用“计算-存储分离”架构，计算节点组成集群，存储层自动扩展，兼具集群的高可用与分布式系统的弹性。同时，NewSQL数据库（如CockroachDB、YugabyteDB）通过分布式事务协议（如Percolator）实现强一致性，挑战传统集群的适用范围。

实践建议：

1. 评估数据量增长预期，若未来3年数据量将超过单节点存储上限，优先选择分布式方案。
2. 测试跨分片事务性能，若业务中跨分片操作占比超过20%，需优化分片键设计或选择支持分布式事务的方案。
3. 监控网络延迟，若跨机房延迟超过5ms，需考虑地域级分片或使用同步复制容忍短暂不一致。

通过理解架构差异与技术特性，开发者可更精准地选择数据库方案，在成本、性能与可靠性间取得平衡。