分布式数据库有哪些 什么意思？云架构数据库的动态扩容？
什么意思？云架构数据库的动态扩容？
回滚是删除由一个或多个部分完成的事务执行的更新。为保证应用程序、数据库或系统错误后还原数据库的完整性，需要使用回滚。
阿里云的自定义镜像是针对有效运行云服务器的用户，通过已创建的自定义镜像，帮助您一次性开通多台已完全拷贝相同操作系统及环境数据等的云服务器，以便满足您弹性扩容的业务需求。
而快照是对某一当前时刻的系统盘或数据盘中的系统或数据，进行完全拷贝，以便在用户数据错误或丢失状态下，进行数据回滚到最近一次快照的数据状态。
当数据库扼住系统性能咽喉，直接分库分表能解决吗？
分库分表是比较靠后的优化手段，因为成本比较高。
遇到数据库瓶颈:
- 首先考虑sql优化，这是最简单的方法。对现有系统基本没有影响。
- 其次就是考虑数据库的读写分离，这也是相对简单的方法。在数据库层面进行配置，系统层面只需要调整一下获取数据库连接的逻辑。读数据时即可以获取主库连接，也可以获取从库连接。写数据时只获取主库连接。
- 再考虑增加缓存层。将数据缓存到缓存中，当再次访问时不再从数据库获取。一般缓存层对系统是透明的，基本对系统本身没有影响。但是引入缓存，也引入了相应的需要考虑的问题，比如雪崩，命中率，分布式缓存等
- 还有一种非技术手段，就是改需求。引起性能问题的原因是否是需求不合理？或者需求太复杂？是否可以简化需求？此方法对系统的影响也相对较小。
- 最后才考虑分库分表。优先分库，因为相对分表更简单。将对应的表移动到新库，调整系统获取数据库连接的逻辑。这里需要考虑要移动哪些表，在提高性能的前提下，首先尽量避免分布式事务。
- 最最后，考虑分表。分表的主要原因是单表数据量太大。分表又分纵切和横切。纵切就是按列切，比如用户表，常用信息为基本信息表，其它信息为详情表。横切就是按行切，比如一亿数据量的表切分为十张一千万的表。这里就涉及数据该存放到哪张表，或从哪张表里取。分表后又可以分库，来进一步优化。
- 如果涉及到分布式事务，又要考虑如何保证分布式事务。理论方面2pc，3pc，paxos，cap，base。对应的中间件的使用。
对系统的设计和优化不是人云亦云，需要根据实际的场景来进行处理。
支撑日活百万用户的高并发系统，应该如何设计其数据库架构？ ？
以mysql为列：
1：支撑高并发系统，一定会涉及事务，所以数据库引擎必选innodb，innodb支持事务，事务级别根据业务而定，如果业务数据一致性要求很高，事务就开启序列化级别，这样就完全隔离事务，但是会导致锁资源竞争加剧。mysql的性能有一定的降低。
2：读写分离，数据库分成主库和从库，主库负责写数据，丛库负责读数据。注意主从数据库数据一致性问题。
3：冷热数据分离，美团，饿了么部分设计采用冷热数据分离，拿订单来说，已送达订单，主要的业务场景就是查询，越往前的数据查询的概率就越低。这就是冷数据。正在交易的订单就是热数据，需要时时查询和更新。对于冷数据，可以放到redis缓存。这样会增加查询效率。
4：数据表设计，充分利用索引查询。业务sql避免返回无用的行和列，禁止使用select *查询，查询的时候加limit，尽可能返回满足要求的行。对于复杂的sql，考虑拆分sql，拆分sql有一个好处，重复查询的sql，第二次查询会放到mysql的缓冲区，避免重复操作磁盘，提高访问的性能。
5：分库分表。比如业务数据按月分等。一定程度缓解增删改查的压力。
希望对你有一定的帮助。谢谢。
女儿要去华为工作，数据库、大数据、分布式存储三个部门选一，哪一个发展前景比较好？
看来博主你家人才辈出啊 这种问题就不用问了 这么优秀的儿女 想去哪都行
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