数据库集群和分布式数据库

特性	数据库集群	分布式数据库
定义	由多个物理数据库服务器组成的集合，这些服务器在逻辑上被视为单一数据库。	将数据分布在多个物理服务器上，通过高速网络连接，形成一个逻辑上的统一数据库。
资源分配	通常通过负载均衡分配请求到不同的服务器。	请求可以分散到多个节点，每个节点处理一部分请求。
数据一致性	一致性通常由单个数据库实例保证。	一致性由分布式事务处理机制保证，可能需要协调多个节点上的数据。
扩展性	垂直扩展（增加服务器资源）较为常见。	支持水平扩展和垂直扩展，通常以水平扩展为主。
故障恢复	单一服务器故障可能影响整个集群。	通过数据复制和节点故障转移机制提高系统可用性。
应用场景	适合读密集型、需要高可用性的应用。	适合处理大规模数据和高并发场景，适用于需要高吞吐量的应用。

专业角度介绍：
数据库集群和分布式数据库都是数据库系统设计中的重要概念，它们在架构设计、性能优化和数据管理方面有着不同的特点。
数据库集群通常指的是多个物理数据库服务器组成的集合，它们在逻辑上形成一个单一的数据库。 集群的主要优势在于提高系统的可用性和处理能力。 在集群中，多个服务器共享数据存储和数据库资源，通过负载均衡技术分配请求，使得单个服务器不会因为负载过重而成为瓶颈。 集群的故障恢复通常依赖于冗余机制，如数据镜像和故障转移。
分布式数据库则是在物理上分散的多个服务器上存储数据，通过高速网络连接形成一个逻辑上的统一数据库。 分布式数据库设计的主要目的是为了处理大规模数据和高并发访问。 在分布式数据库中，数据被分割并分布在不同的节点上，每个节点负责存储和管理一部分数据。 这种设计允许系统通过增加更多的节点来水平扩展，同时也可以通过复制数据来提高数据的可用性和一致性。
在一致性方面，数据库集群通常提供强一致性，而分布式数据库则可能需要权衡一致性和可用性，以实现最终一致性。 分布式数据库在扩展性和处理能力上通常优于数据库集群，尤其是在处理大规模数据和高并发场景时。 然而，分布式数据库的设计和实现更为复杂，需要考虑数据分割、网络延迟、故障处理等问题。
总结来说，数据库集群和分布式数据库都是针对不同场景和需求而设计的数据库架构，它们各有优缺点，选择哪种架构取决于具体的应用场景和需求。