如果通过分布式数据库直接访问单机数据库，分布式数据库能否提高数据库的效率？数据库分区后，一些复杂的sql场景将更难处理。数据库分区后，sql不仅查询分区数据库中的数据，还进行数据合并操作。这是否意味着它比不分区数据库的数据库好？

1. 目前，服务器的磁盘和内存，cpu都相对较好，一台数据库服务器可以存储好几亿条的数据，在一个什么样的情况下，应该考虑分布式数据库的，百亿？千亿？

以分布式数据库为例，肯定是容量或性能方面的问题，现有的单机数据库无法满足业务需求。自然，如果遇到容量或性能问题，也不需要使用分布式数据库，可以通过scale-up方法来解决，例如，将数据库服务器的 CPU、内存、磁盘升级到 SATA/SAS盘，将 SSD盘换成 SATA/SAS盘。但是，相对于scale-up，分布式数据库采用的是scale-out方式，具有更强的扩展性，而且通常价格低廉。
 
一般X86服务器中，一个数据库服务器中有数亿个数据，问题不大，只要需要分库或分表，一个表中有数亿个数据，一般服务器基本上支持不了，毕竟数据量一大，表对应的 B树层次就很高，在写 B树时， B树节点的拆分和调整开销也很大。与此同时，在上亿规模的数据库中，单个数据库服务器恐怕无法支持密集读请求，性能也可能出现问题。
2. “如果单机数据库，直接通过分布式数据库来访问，分布式数据库是否能够提高数据库的效率呢？” 

这里说的分布式数据库应该是指数据库中间件等软件。目前比较流行的一种方式是DBA利用开源中间件，结合自己项目的mysql或pg数据库，构建分布式数据库解决方案。主要有两种方法： 一种是水平拆分。当数据量太大，无法存储在单个数据库中时，可以将数据拆分成多个部分，数据可以均匀分布在多个数据库节点中。由于数据被拆分，每个数据库节点上的数据量很小，提高了自然读写性能。另一种是读写分离。这种方法主要用于数据量不大，单机数据库可以容纳，但读取请求较高的情况。此时，可以配置多个只读数据库节点来共享主节点的读取请求。通过数据复制机制，在主节点和只读节点之间进行实时数据同步，保证主节点和从节点之间的数据一致性。
两种方法很好地解决了数据库的容量和性能问题。当然，使用了中间件，相当于在sql的执行路径上，多了一个处理环节，因此单条sql的延时，相对于直连数据库节点，在非满负载的情况下，肯定是要高的。但在实际的业务访问中，sql的性能瓶颈，一般都出在数据库节点上，中间件只是做单纯的sql解析和路由，性能开销不会很大。因此，通过增加数据库节点，提升sql处理的短板，是能够提高系统效率的。 
3.数据库分库后，复杂的sql场景难以处理，而且分库后，sql除了查询分库的数据外，还进行数据合并操作，不分库比分库好吗？
主要原因是数据被分割，一旦数据被分割成多个节点，很难更新多个数据库节点的sql语句。复杂的join查询之所以难以支持，是因为要跨节点join；同时更新多个节点的sql难以支持，是因为很难解决多个节点的并发一致性问题。但是除了这两点之外，其他的sql类型，一款中间件是能够努力做到的。 
从中间件实现的角度，我们来对sql做一个分析，以说明这一点。 
1. 按操作范围的维度，可以把所有的SQL，分为3类：
1.1 kv类的sql： 这种sql操作很简单，就是简单的set/put某个表的一条记录，大部分insert/delete/update语句，和指定primary key/key的select，都属于这种类型。     1.2 范围更新/查询：这种sql不局限于操作一条记录，但还是作用于一张表。比如update多行记录，或者select某个时间范围的记录等。
1.3 多表join查询：又包括两种：
1.3.1 分库分表键都是同一个的多表join：由于采用同一个划分键，因此join操作其实是发生在单节点 
1.3.2 分库分表键不是同一个的多表join： 此时涉及到跨节点的join，实现复杂 
2.按是否要在关系运算之后，还要对结果进行聚合，把select sql分为两类：     2.1 不需要进行结果聚合，即select sql中没有集函数、group by、order by、limit等需要在关系运算之后，再对结果进行处理和聚合；     2.2 包括上述结果聚合语法的select sql 
3.从是否对分布式事务有要求的角度，可以把SQL分为两类：
3.1 只读写一个节点的sql，无分布式事务要求
3.2 跨多个节点读写的sql，有分布式事务要求 
根据之前所述， 目前的业内的中间件，都不能支持1.3.2 和3.2（mycat对分布式事务的支持，只支持最终一致性，还是一个伪支持；阿里DRDS号称内测版本支持分布式事务，但一直未见公测），而除去这两点，对于类型(1.1, 1.2, 1.3.1) × (2.1,2.2)得到的6种sql类型，理论上讲，中间件都是可以做到支持的。 对于OLTP应用来讲，这6种类型能够覆盖绝大部分的业务场景，这也是中间件技术这几年这么流行的原因。遗憾的是，目前业内的各大中间件， 对这6种类型的sql，支持程度往往都有一定的折扣。比如对于这样一条操作单表的sql： 
select distinct id, avg(price) from t1 where id>=1 group by concat(id,name) order by avg(price) limit 10; 目前主流的几款中间件，似乎就不能支持。