分布式数据库的特点不包括什么

分布式数据库的特点包括以下几个方面：

1. 高可用性：分布式数据库通常由多个节点组成，数据可以在多个节点之间进行复制或分片存储，当一个节点故障时，其他节点可以继续提供服务，从而保证了系统的高可用性。

2. 可扩展性：由于分布式数据库将数据分布在多个节点上，可以通过增加节点的方式来扩展系统的存储容量和处理能力，从而满足不断增长的数据需求。

3. 数据一致性：分布式数据库通常采用一致性协议来保证数据的一致性，例如通过分布式事务或副本同步等方式来确保不同节点上的数据一致性。

4. 高性能：分布式数据库可以通过并行处理和负载均衡等技术来提高系统的性能，可以同时处理多个请求，并将负载均衡地分配到不同的节点上，从而提高系统的响应速度。

5. 数据安全性：分布式数据库可以通过数据的复制和备份等机制来保障数据的安全性，即使某个节点发生故障或数据丢失，也可以通过其他节点上的备份数据进行恢复。

以上是分布式数据库的一些特点，不包括的特点是：数据的局部性和局部处理能力。分布式数据库将数据分布在不同的节点上，可能导致数据的局部性较差，即某些查询可能需要跨多个节点进行数据访问，从而增加了查询的延迟。此外，由于节点之间的通信和协调开销，分布式数据库的局部处理能力可能相对较弱，无法像单节点数据库那样进行复杂的计算和处理。

分布式数据库是一种将数据分散存储在多个节点上的数据库系统。它具有以下特点：

1. 高可用性：分布式数据库通过将数据复制到多个节点上，实现数据的冗余存储，从而提高系统的可用性。当某个节点发生故障时，其他节点可以继续提供服务，避免了单点故障的问题。

2. 可扩展性：分布式数据库可以根据需求动态地增加或减少节点，从而实现系统的横向扩展。通过增加节点，可以提高系统的处理能力和存储容量，满足不断增长的数据需求。

3. 数据分片：分布式数据库将数据划分为多个片段，每个片段存储在不同的节点上。通过数据分片，可以将数据均匀地分布在多个节点上，提高查询和访问的效率。

4. 数据一致性：分布式数据库通过采用一致性协议来保证数据的一致性。常见的一致性协议包括主从复制、多主复制、分布式事务等。这些协议可以保证数据在多个节点之间的一致性，避免数据的冲突和不一致。

5. 容错性：分布式数据库通过数据的冗余存储和容错机制来保证系统的容错性。当某个节点发生故障时，系统可以自动将数据恢复到其他节点上，从而保证数据的可靠性和系统的稳定性。

需要注意的是，分布式数据库的特点并不包括数据的安全性和性能。数据的安全性可以通过权限管理和加密等手段来保护，而性能则取决于具体的实现方式和硬件设备。

分布式数据库的特点包括：

1. 高可用性：分布式数据库通过将数据分布在多个节点上，可以提供更高的可用性。即使某个节点出现故障，系统仍然能够继续提供服务，不会发生数据丢失或停机。

2. 可扩展性：分布式数据库可以根据需求进行水平扩展，即增加更多的节点来处理更大的数据量和负载。这种扩展性可以通过添加更多的服务器来实现，而不需要对整个系统进行重构。

3. 数据分布：分布式数据库将数据分散存储在多个节点上，可以根据数据的特性和访问模式来进行合理的分布策略，从而提高读写性能。

4. 数据一致性：分布式数据库通过采用一致性协议和机制来保证数据的一致性。例如，使用分布式事务来保证多个节点上的数据操作具有原子性和一致性。

5. 数据安全性：分布式数据库可以提供更高级别的数据安全性。通过数据备份、数据冗余、数据加密等手段来保护数据的安全性和可靠性。

6. 增加系统的性能：分布式数据库可以通过并行处理和负载均衡来提高系统的性能。通过将数据分布在多个节点上并同时处理请求，可以实现更高的吞吐量和更低的延迟。

不包括的特点：

1. 数据局部性：分布式数据库通常将数据分散存储在多个节点上，因此可能会导致数据的局部性下降。对于需要频繁访问相邻数据的应用，可能会面临较高的延迟。

2. 系统复杂性：分布式数据库的设计和管理相对复杂，需要考虑到分布式系统的各种问题，如节点故障、网络延迟、数据一致性等。这增加了系统的开发和维护成本。

3. 数据迁移和平衡：在分布式数据库中，当需要增加或减少节点时，需要进行数据迁移和平衡操作，以保证数据的均衡分布和一致性。这可能涉及到大量的数据传输和处理。

4. 高并发访问：分布式数据库通常需要处理大量的并发请求，这对系统的性能和稳定性提出了更高的要求。需要采用合适的调度算法和资源管理策略来处理并发访问。

5. 网络通信开销：分布式数据库中的节点之间需要进行大量的数据交换和通信，这会产生额外的网络开销。需要合理设计网络拓扑和通信协议，以减少网络延迟和带宽消耗。