作者：禅与计算机程序设计艺术
1.背景介绍
分布式数据库（Distributed Database）是一种通过网络实现数据共享的方式，可以用于解决单机容量不足的问题。分布式数据库可部署在多个服务器上，每个服务器存储一部分数据，这些服务器之间通过通信互相共享数据。目前最流行的分布式数据库有HBase、MongoDB等。由于分布式数据库天生的无中心化特性，所以易于扩展，故障也能得到及时处理。但是分布式数据库的数据一致性难题一直困扰着开发者。 分布式存储体系中，数据分片机制是其关键点之一。数据分片是指将单个数据集划分成多个片段存储到不同的服务器上，从而达到分布式存储带来的便利和弹性。数据分片的目的是为了避免单个服务器存放过多的数据导致性能下降，同时增加了系统可靠性，防止因某台服务器宕机而造成整体服务不可用。数据分片的原则是分而治之，即把一个大型的数据集按逻辑或物理分成多个小的片段，并在不同节点存储。如下图所示： 如上图所示，每台服务器只负责存储一定范围内的数据，并提供相应的服务接口供客户端查询。当需要访问特定数据时，客户端通过访问所需数据所在服务器即可快速获取该数据。这也是分布式存储主要依赖的技术模式。对于一个完整的分布式数据库系统来说，包括数据的存储、分片策略、索引、查询优化、事务管理、备份恢复、安全、监控、迁移、高可用等方面都需要考虑。本文将对分布式数据库存储与访问做进一步分析，尝试从多个角度阐述分布式数据库存储与访问的一些核心概念、算法原理和具体操作方法。希望能够帮助技术人员更好地理解分布式数据库系统的工作原理，为日后的技术选型与应用提供参考。
2.核心概念与联系
2.1 分布式存储的基本概念
分布式存储系统由若干服务器组成，并通过网络连接，通过将数据分布在不同的机