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数据一致性要求极高
在传统数据库中，数据一致性是至关重要的，但在分布式数据库中，这一特点并不突出，分布式数据库的设计初衷是为了提高系统性能和可扩展性，因此在某些情况下，数据一致性可以被适当放宽。
1、分布式数据库中，数据分布在多个节点上，节点之间的通信可能会因为网络延迟、故障等原因导致数据不一致，为了提高系统性能，分布式数据库通常会采用“最终一致性”原则，即系统最终会达到一致状态，但在一定时间内，数据可能存在不一致的情况。
2、分布式数据库中，数据复制技术（如主从复制、多主复制等）可以保证数据在不同节点之间的同步，但复制过程中可能会出现延迟、冲突等问题，导致数据不一致。
3、在分布式数据库中，某些场景下，为了提高系统性能，可以牺牲数据一致性，在分布式缓存中，为了减少缓存击穿，可能会采用“读写分离”策略，使得写操作在主节点上进行，读操作在从节点上进行，从而降低系统负载，在这种情况下，数据一致性可能会受到影响。
非典型特点二：强事务支持
分布式数据库的事务支持相对较弱，这与传统数据库中强事务支持的特点不同，分布式数据库在事务处理方面存在以下特点：
1、分布式数据库中，事务跨越多个节点，事务管理需要协调不同节点上的资源，这可能导致事务处理复杂度较高，事务性能受到影响。
2、由于网络延迟、节点故障等原因，分布式数据库中，事务可能会出现死锁、超时等问题，为了提高系统性能，分布式数据库通常会采用“乐观锁”或“悲观锁”等技术，降低事务冲突的概率。
3、分布式数据库中，事务隔离级别相对较低，为了提高系统性能，分布式数据库可能会采用“可重复读”或“读已提交”隔离级别，而不是传统数据库中的“串行化”隔离级别。
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非典型特点三：复杂的数据迁移
分布式数据库的数据迁移相对复杂，这主要体现在以下几个方面：
1、分布式数据库中，数据迁移需要考虑数据一致性问题，在迁移过程中，需要确保数据在不同节点之间保持一致，避免出现数据丢失、重复等问题。
2、数据迁移过程中，需要考虑网络带宽、节点性能等因素，在迁移大量数据时，可能会对系统性能造成较大影响。
3、分布式数据库中，数据迁移可能涉及到多个节点之间的协同操作，为了提高迁移效率，需要设计合理的迁移策略，确保数据迁移过程顺利进行。
非典型特点四：缺乏完善的备份与恢复机制
与传统的集中式数据库相比，分布式数据库在备份与恢复方面存在一定的不足：
1、分布式数据库中，数据分布在多个节点上，备份与恢复需要协调不同节点上的资源，这可能导致备份与恢复过程复杂，效率较低。
2、由于网络延迟、节点故障等原因，分布式数据库中，备份与恢复可能会出现数据不一致、数据丢失等问题。
3、分布式数据库中，备份与恢复策略相对单一，在面临不同场景时，可能需要根据实际情况调整备份与恢复策略。
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非典型特点五：运维难度较大
分布式数据库的运维难度相对较大，主要体现在以下几个方面：
1、分布式数据库中，节点数量较多，运维人员需要掌握更多节点信息，对系统性能、资源利用率等方面进行监控和管理。
2、分布式数据库中，故障节点较多，运维人员需要具备较高的故障排查和恢复能力。
3、分布式数据库中，数据迁移、备份与恢复等操作较为复杂，运维人员需要具备一定的专业技能和经验。
分布式数据库的特点与传统的集中式数据库存在较大差异，在了解分布式数据库时，我们需要关注其非典型特点，以便更好地应对实际应用场景。
标签： #分布式数据库的特点不包括
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