当前key-value的数据库分布式数据库应用非常广泛。在互联网的企业或者大的服务提供商，很多数据都采用key-value的形式存储，包括图片，索引，网页评论，博客等。
key-value的分布式数据库的特点是访问稳定一致，不会受到随着数据量增大性能严重下降的困扰，传统的关系数据库无法消除这个困扰。key-value的数据库一个key对应一条记录，其指标就是这个数据库能容纳的最大key数量，value的最大值，平均值等。数据存储大小对性能是否有影响等，总的存储量多大，磁盘利用率多大等，访问速度在其次。只要控制在一次访问在10ms以内，就行了。实际上成熟的数据库一般都是有读写cache的。因此，好的数据库的访问性能不是瓶颈。比较数据库的优缺点主要是容量，安全性，容灾性能，分布性能和磁盘利用率。
分布式数据库的设计要点：
1.路由机制
既然是分布式，那么数据的存储肯定是分布式在不同的机器，或者不同的机房，甚至不懂的IDC。路由机制的可靠好完善是数据安全性的保证。也是分布第一要解决的问题。路由机制保证容灾、迁移的正常进行。
2.数据库的cache机制
数据库必须是读写cache的，否则就没有价值可言，一个初期的数据库可能直接用机器来堆出访问量支撑，可能不需要cache。但是随着数据库的大规模使用，如果不做cache成本根本无法承受，就包括腾讯、百度、淘宝这些巨头都无法承受没有cache的数据库的使用。这些巨头的访问量都是上亿级别的。没有那个数据库能在没有cache的情况下支撑那么大的访问量，那得多少机器呀！
写cache是后台服务器设计中最复杂的内容之一。写cache复杂之处不是其cache算法以及cahche节点的编程，而是在于其容灾和数据恢复，以及写多份数据的相互更新的安全性。设计写cache必须考虑每个可能异常以及最极端的情况下的数据恢复，记住一个要点就是，每个过程都有可能被中断。
3.数据库的磁盘组织，多份数据的校验和相互更新安全性
磁盘往往会损坏，出现坏道坏磁头等现象，多份数据能在磁盘损坏的情况下保证数据的正常读写，但是多份数据带来了写cache的逻辑复杂性。数据库的容灾一般是靠active和standby模式来进行灾备。多份数据的校验和相互更新也是逻辑层的最复杂逻辑之一。