如何设计好分布式数据库，这个策略很重要_分布应用用那个数据库好-优快云博客

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本文介绍了GaussDB(for openGauss)的分布式架构和数据分布策略的重要性。通过电子商城的场景分析，阐述了数据库逻辑模型、功能设计和物理数据模型的设计步骤。讨论了数据分布策略，包括分布键的选择、避免数据广播和数据倾斜的问题，强调了分布键的离散性和选择连接条件的重要性。理解这些内容有助于设计出高效的分布式数据库策略。

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摘要：GaussDB(for openGauss)是分布式架构，数据分布在各个DN上，设计好的数据分布策略是分布式数据库设计中最关键的环节。

‘数据库是应用和计算机的核心组成，试想，如果没有数据库，就像人的大脑没有了记忆一样，信息也得不到共享，那么，对开发者来说，如何设计一款高效易用的数据库至关重要。

GaussDB(for openGauss)是企业级分布式数据库，具备分布式强一致、有效降低容灾成本、支持PB级海量数据、智能诊断等优点，是当下炙手可热的主流数据库，那么如何更好的设计分布式数据库的数据分布策略呢？首先介绍一下GaussDB(for openGauss)的基本架构，便于理解后面的分析。

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图逻辑架构

这个是一个典型的基于数据分片的分布式架构(share nothing)，底层数据通过一定的规则比如hash、list或者range等让数据打散分布到不同的数据节点上，计算时底层多个节点共同参与计算。同时数据节点可以扩展，上层由协调节点进行SQL解析和转发。

从图中可以看到，主要包括三类节点：协调节点、数据节点、集群类节点（最重要的是全局事务管理器）。协调节点负责SQL解析转发，充当的是类似proxy的角色，数据节点负责计算和数据存储，全局事务管理器负责全局事务读一致性的保证。
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表关键角色

分布式SQL执行过程

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大致执行过程：

业务应用下发SQL给Coordinator ，SQL可以包含对数据的CRUD操作；
Coordinator利用数据库的优化器生成执行计划，每个DN会按照执行计划的要求去处理数据；
数据基于一致性Hash算法分布在每个DN，因此DN在处理数据的过程中，可能需要从其他DN获取数据，GaussDB提供三种stream流（广播流、聚合流和重分布流）实现数据在DN间的流动；
DN将结果集返回给Coordinate进行汇总；
Coordinator将汇总后的结果返回给业务应用。