常见的分布式数据库包括什么

常见的分布式数据库包括以下几种：

1. Apache Cassandra：Cassandra是一个高度可扩展和分布式的NoSQL数据库，具有高可用性和高性能的特点。它使用了分布式的架构，可以在多个节点上存储和处理大量的数据，并且可以自动进行故障恢复。

2. Apache HBase：HBase是一个基于Hadoop的分布式数据库，它使用Hadoop的HDFS作为底层存储，提供了类似于Google的Bigtable的功能。HBase具有高可扩展性和高性能的特点，适用于大规模的数据存储和处理。

3. Apache CouchDB：CouchDB是一个面向文档的分布式数据库，它使用JSON格式存储文档，并提供了强大的查询和复制功能。CouchDB具有离线访问和数据同步的能力，适用于需要离线工作或数据同步的应用场景。

4. MongoDB：MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库，它具有分布式的特点，可以在多个节点上存储和处理数据。MongoDB支持复制和分片，可以实现高可用性和高性能。

5. Google Spanner：Spanner是Google开发的一种全球分布式数据库，它具有强一致性和可扩展性。Spanner使用TrueTime技术来实现全球时钟同步，并使用分布式事务来保证数据的一致性。

这些分布式数据库都具有高可扩展性、高性能、高可用性和数据一致性的特点，适用于大规模数据存储和处理的场景。它们可以在多个节点上分布存储和处理数据，提供了分布式计算和存储的能力，可以满足大规模数据处理的需求。

常见的分布式数据库包括以下几种：

1. 关系型数据库（RDBMS）：关系型数据库是最常见的数据库类型之一，它以表格的形式存储数据，并使用结构化查询语言（SQL）进行数据操作。常见的分布式关系型数据库有MySQL Cluster、PostgreSQL、Oracle RAC等。

2. NoSQL数据库：NoSQL数据库是一类非关系型数据库，它不使用固定的表格结构存储数据，而是采用键值对、文档、列族等形式来存储数据。常见的分布式NoSQL数据库有MongoDB、Cassandra、Redis、HBase等。

3. NewSQL数据库：NewSQL数据库是一种结合了关系型数据库和NoSQL数据库的特点的新型数据库。它既具备关系型数据库的ACID特性，又具备分布式存储和高可伸缩性的特点。常见的分布式NewSQL数据库有Google Spanner、CockroachDB、TiDB等。

4. 分布式键值存储系统：分布式键值存储系统是一种基于键值对的存储系统，它将数据按照键值对的方式进行存储和检索。常见的分布式键值存储系统有Redis、Memcached、DynamoDB等。

5. 分布式文档数据库：分布式文档数据库是一种以文档形式存储数据的数据库，它将数据组织成类似于JSON或XML的文档结构，并支持复杂的查询和索引。常见的分布式文档数据库有MongoDB、Couchbase等。

6. 分布式列式数据库：分布式列式数据库是一种以列族的形式存储数据的数据库，它将数据按照列的方式进行存储和检索，适合处理大规模的数据分析和查询。常见的分布式列式数据库有Cassandra、HBase等。

以上是常见的分布式数据库类型，每种类型的数据库都有其特点和适用场景，根据具体的业务需求和性能要求，可以选择合适的分布式数据库来构建分布式系统。

常见的分布式数据库包括以下几种：

1. Apache Cassandra：Cassandra是一个高度可扩展的分布式数据库系统，具有高性能和高可用性。它使用分布式架构，数据分片和复制到多个节点，实现了数据的水平扩展和容错性。

2. Apache HBase：HBase是一个基于Hadoop的分布式数据库，它提供了类似于Google的Bigtable的数据存储模型。它适用于大规模数据存储和实时读写访问。

3. MongoDB：MongoDB是一个面向文档的分布式数据库，它使用BSON（Binary JSON）格式来存储数据。它具有高性能、灵活的数据模型和易于水平扩展的特点。

4. Apache Druid：Druid是一个实时分析数据库，专注于处理大规模的实时数据。它可以快速处理大量数据并提供低延迟的查询结果。

5. TiDB：TiDB是一个分布式关系数据库，具有类似于MySQL的语法和功能。它支持水平扩展，具有强大的事务和一致性保证。

6. CockroachDB：CockroachDB是一个分布式SQL数据库，具有强大的事务支持和一致性保证。它可以在多个节点上进行数据复制和分片，实现高可用性和可扩展性。

7. Google Spanner：Spanner是Google开发的全球分布式数据库，具有ACID事务和一致性保证。它可以在多个地理位置的数据中心之间进行数据复制和分片。

以上是一些常见的分布式数据库，每个数据库都有其独特的特点和适用场景。选择合适的分布式数据库需要根据具体的需求和业务场景进行评估和比较。