分布式数据库转型过程当中需要关注的要点有哪些（应用层面、数据层面、存储层面等）？

传统集中式架构向分布式架构转型的过程中，从上到下都需要关注。

首先、从应用层面来讲，将将数据库处理的任务从一两个节点分散到多个处理节点上来达到提高性能的这个目标，是需要原有的业务逻辑上进行相应的适配，对业务系统进行分层解耦，确定应用层、服务的边界，评估原有业务的状态特性，改造相应架构以适应系统弹性扩展的需求，例如缓存层的设计，业务无状态的改造等等。

其次，是数据分区的问题，分布式数据库要对数据进行分区，比如按照数据时间字段特性做分区、按照记录的某特征值做HASH分区，按照数据记录的区域特性分区等等。无论用什么样的分区策略分区，都需要考虑分区的大小、分区数据的热点程度、分区数据的增减平衡性，才能更好的实现系统的均衡调度以及扩展性。当然不同的分布式数据库有不同的切分算法和扩展算法，需要根据实际情况评估选择。

最后，充分理解分布式数据库的工作逻辑，从业务上要尽量利用分布式的并行处理能力，将不同的任务并行处理，从而提高系统整体的吞吐量和效率。那么在数据更新写入的时候，一定会涉及到数据完整性和事务方面的考虑，存储层面的数据写入和更新的机制与分布式数据库的并发控制机制是否和谐？尤其是加锁的机制、数据粒度方面的协同性。