数字化时代 ， 我们的的一举一动 ， 一言一行 ， 都幻化成了海量的数据 。
许多人都有过这样的经历——你可以随时在银行、运营商查询最近几个月或者近一年的账单；但当时间跨度超过一年的时候 ， 系统查询的时间就要长一些 ， 你可能会间歇性的等待几秒钟 。 这并不是系统在“偷懒” ， 相反它正在全速帮你从曾经的数据库中检索数据 。
这就是在线业务与离线业务的区别 。 对于那些检索频次高、应用范围广的数据 ， 许多都存储在在线数据库中 ， 方便用户随时调取；而对于那些时间比较长或者检索频率低的数据 ， 更多时候会存储在离线数据库中 ， 这样就可以进一步降低使用成本 ， 也提升了整个系统的资源利用效率 。
【ArgoDB|助力金融应用加速落地 英特尔携手星环共建全闪存分布式数据库】但是这种好处也并不是一概而论的 。 数据查询与检索是一件复杂性的工程 。 要知道 ， 目前中国用于商用的数据库种类达到了60多种 ， 这还不包括许多企业自行开发的开源版本 。 换句话说 ， 这些不同品牌的数据库很容易产生数据应用的壁垒 ， 也让你在数据应用中遇到包括应用复杂性、数据处理速度、系统吞吐能力、平台部署与调优等多个层面的问题 ， 相应的也就影响了用户决策 ， 制约行业发展的关键 。 而想要解决这个问题 ， 最重要的就是提升数据检索的效率 ， 即提升数据处理性能与系统吞吐能力 。
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以最看中安全、稳定性的金融业务为例 。 我们许多人都有跟银行打交道的经历 。 以往我们去银行办理业务大多是对应后端的结构化数据库 ， 比如我们的每一笔交易都在这里；但是如今银行也强调非结构化数据的应用 ， 比如人脸识别、比如账户开户的全程录像 ， 这些非结构化的数据同样需要存储在数据中 ， 也使得原本的数据应用形态和方式产生了改变 。
在传统环境中 ， 数据库大多针对结构化数据所构建 ， 所采用的也多是机械硬盘；许多人对于数据库的性能虽然有所认知 ， 但是受限于吞吐量能力 ， 大部分人对于数据库性能的要求也并不高 ， 甚至稳定性的要求更胜一筹 。 但是伴随着大数据和人工智能时代的来临 ， 高效率、低延迟、实时响应等需求的出现使得传统数据库已经不再复合应用需求 ， 越来越多的供应商也开始结合全闪存开发新的数据库平台 ， 以满足用户对于极致性能的需求 。
分布式数据库的出现恰恰是解决了数据利用的效率与安全性等诸多问题 。 集群中的每台服务器可能有DBMS的一份完整拷贝副本 ， 或者部分拷贝副本 ， 并具有自己局部的数据库 ， 位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接 ， 共同组成一个完整的、全局的逻辑上集中、物理上分布的大型数据库 。 这样无论是从数据调取的效率还是在数据安全、稳定等多个方面都有所提升 。
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