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分布式数据库产品目前市场上流行的有很多，主要是纯自研原生数据库和基于中间件的数据库，这些产品大部分都能满足银行核心需要的相关技术指标，但在选型时还要考虑以下几个实际问题：
1、第一，是否真正经历了互联网海量数据的考验？例如有些数据库功能测试能满足需求，但是没有经过互联网大流量打磨，并发一大，时间一长，其稳定性要打问号，这种风险银行是否愿意承担，承担风险的投入和应对策略怎么样。
2、第二，满足了互联网大流量洗礼，跟实际适配银行传统核心还有较大的距离，业务场景差异较大。如果业务场景在SQL设计的时候能够严格执行小事务和无表关联，那分布式数据库的才能真正具备可扩展，性能才能发挥到极致，互联网公司在使用分布式数据库时基本都是按照这个要求去设计的；但是银行传统核心基本都是大事务，且表关联较为频繁，直接应用分布式数据库会有各种适配问题，一致性问题、大量分布式事务、跨节点数据流动扩展性差等等问题。要银行核心适配分布式数据库，实施团队起到决定性作用，这个实施团队包括分布式数据库厂商、核心应用厂商以及银行方，分布式数据库厂商和应用厂商如果有改造落地经验，行方的压力会小很多或者基本没压力，如果没有经验，大家都是第一次适配，那需要三方都要投入大量的资源，数据库和应用都要适配改造，行方的压力都较大。
3、第三，分布式数据库厂商的情况也要重点考虑：该产品的技术演进路线如何，产品推广策略如何，后端技术支撑能力如何，产品版本迭代情况如何，产品前景如何，有没有成功案例或者成功案例多不多。银行核心不轻易动，动了就是要用五年甚至十年，大量银行核心普及了分布式数据库后，选择“靠谱”的分布式数据库厂商很重要。
所以笔者认为，想明白了这三个问题，自己想要什么样的分布式数据库，再去关注各分布式数据库的具体技术指标和特点，思路会更清晰。
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NewSQL是新一代SQL数据库的统称，市场上的分布式数据库大都属于NewSQL范畴。NewSQL的实现有两条技术路线：中间件+传统关系型数据库方式和原生分布式数据库方式。
中间件+传统关系型数据库方式中，中间件不保存数据，负责数据的分片、数据汇总和事务的一致性等功能，后端的关系型数据库负责数据的处理，因此，大都用于数据量大、并发要求高的OLTP场景，在实际使用时，应注意分区键的选择，应用设计时，一个交易尽量不要跨节点使用数据库，以提高分布式数据库的性能。
而原生分布式数据库因重构数据库系统，原生支持分布式事务处理与数据切分。在实际使用时，应根据业务场景，从数据的分片策略、数据的更新方式、数据的存储结构、日志类型、数据的一致性技术等方面进行数据库的选型。如对于写敏感的业务，分片策略可以选择Hash方式，保证数据的平衡分布，数据更新方式可以选择Append-Only方式，提高写性能；分析型业务，在数据库选择时，数据的存储结构可选择列存，数据如需回滚，应支持undo log等。
分布式数据库分为两种技术架构，中间件+分库分表和NewSQL架构，中间件分库分表架构发展历史较早，技术比较成熟，在大型互联网公司有着大规模的使用经验，但是需要改造应用分区键进行适配，有代码改造成本，而且后期的节点扩展和运维都比较复杂，NewSQL架构是一种全新的数据库架构，架构分为两个部分，计算层有关系型数据库SQL引擎，并且可以保证事务的ACID，存储层是采用Key-Vaule技术实现存储级的分布式引擎，结合了关系型数据库和Nosql的优点，优点是没有应用改造成本，分布式架构对于应用透明，就和使用单机数据库的习惯一致，后期的节点伸缩都非常简单，不需要任何人工的干预，缺点是技术比较新，使用案例较少，并且有一些功能和特性的限制。
收起目前市面上分布式数据库产品很多，比较流行的主要有pingcap的tidb，巨杉的sequoiaDB，阿里的OceanBase、polardb，腾讯的Tbase、tdsql，华为的gaussdb，亚信的antdb等。各个产品大致特点如下
目前广泛应用的分布式数据库主要有两种实现方式。一种是已MySQL为存储节点，开发中间件实现的方式，另一种是以NewSQL标准实现的原生分布式数据库。两者从数据库特性对比如下：
一.中间件分布式数据库
1 全局原子性和一致性问题：无法保证分布式事务的原子性；无法实现全局快照、全局读写一致性、全局MVCC；备份/操作无法实现全局数据一致点；对象模式变更（比如DDL语句）操作不能保证全局原子性。
2 数据分布发生变化时（比如改变sharding规则），数据无法自动迁移，需要手工搬迁，不仅增加运维难度，而且会造成数据访问的中断。
3 中间件无法对SQL语句做全局优化，只能分发到各个数据库实例中做局部优化，对性能影响较大，跨节点数据关联时尤为明显。
二.原生分布式数据库
数据库内部统一管理集群内所有机器和对象，实现全局协同一致，包括：
1.保证分布式事务的原子性和一致性；实现全局统一快照和全局MVCC；备份/恢复操作保证数据的全局一致性；保证DDL操作的全局一致性。
2 在数据库集群内，以统一的方式实现全局数据负载均衡和分布变更后的自动迁移，并统一实现SQL执行计划的全局优化，不仅在全局范围内保证性能最优，而且极大降低了使用和运维的难度，从用户使用习惯来说和传统数据库区别不大。
1. 首先关于银行核心系统采用什么样的分布式数据库？
首先，据调查，华为的 Gaussdb 已经在个别银行应用，比如说光大银行和招商银行，但是是不是核心数据库，这个只有银行自己的科技队伍最清楚； 腾讯的 TDsql 在 张家港农商银行新一代核心业务系统已经应用，具体是不是最核心的总账和联机业务系统，不确定。 阿里的OceanBase 据说在顺德农商银行核心系统上线，同样具体是不是最核心的联机业务，也不太清楚。
其次，干银行科技的都清楚，银行的核心业务系统主要是做交易做账务的，对业务的ACID特性要求极高，同时银行的业务又是关联性很强的，也就是说表与表之间的各种逻辑关系是非常复杂的，联机的特点是以随机读为主，随机写为辅，总账业务往往是以顺序读写为主，多数核心系统基本联机和总账在一起。但是大多数分布式数据库在没有改造之前，原生特性与以上几点要求并不吻合。
综上所述，如果要选择分布式数据库进行升级换代，那么也必须是从应用、中间件、数据库等纵向全部改造之后的系统才能采用分布式数据库；而且在选型的时候不能选择原生的分布式数据库，是要选择经得起实践检验的。毕竟银行业务是对老百姓负责的，不是少数群体追求卓越的舞台。
2. 各有什么优缺点？
每一个分布式数据库产品都有它自己的一些特点，有其适用的场景和不适用的场景，这里只能说一些通用的特点吧。
1）更适合一些非二维表结构的数据，比如健值、文档、列式；
2）比较依赖哈希、数据的分配和存取比较依赖哈希算法；
3）表与表之间的关系弱化，对级联嵌套等复杂查询比较弱；
4）ACID要求相对比较宽容；
5）更适合一些特殊读写场景，比如缓存。
6）适合海量数据场景。
....
以上。
银行核心采用分布式数据库是非常重要的决定。分布式数据库当前最大的优点是横向扩展能力和高可用性。如果核心系统面临集中式数据库的性能压力，那么考虑采用分布式数据库是一种方法。
当前市面上的分布式数据库还是比较多的，大致分为两种。
一种是基于客户端或者中间件的分布式框架，底层还是一个个集中式数据库。这种模式的分库分表逻辑有上层中间件或者客户端实现，底层数据库和原先的管理方式没有变化。但是这种方式对于分布式事务的支持比较困难，甚至需要从业务层去解决。数据库间的一致性保障也是比较困难的。
还有一种是所谓的原生分布式数据库。这种分布式数据库解决分库分表，访问路由，全局事务，一致性等需求，做到对于前端应用来说是单个数据库的视图。
从技术发展的角度来说肯定是第二种更符合用户需求。但是各家分布式数据库的实现方式，处理能力，稳定性等还是有很大差异的。尤其是银行核心系统，对性能，高可用，一致性都有非常高得需求，因此需要仔细测好这些数据库再做决策。
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