当前市场中典型的分布式数据库产品可以分为两大类：

01.一类是基于中间件的分布式数据库中间件系统，分布式数据库中间件系统是在多个传统单点数据库之上构建了一个中间件层，通过利用中间件层实现数据管理，并分配数据到不同的节点，从而整体实现分布式数据库的能力。由于分布式数据库中间件通常需要人工参与数据分拆和节点管理，后期的数据库运维难度较高；

02.第二类是原生的分布式数据库系统，原生分布式数据库通常从产品研发设计之初就充分考虑到分布式架构下的存储、查询逻辑、产品架构等方面问题，分布式数据库系统作为一个整体对外提供服务，用户无需关注数据库集群内部的实现细节。

作为分布式数据库，其应具有如下核心特征：

01.逻辑统一性： 分布式数据库可以被理解为是多个互联的数据库的集合，彼此通过计算机网络相连，存储和计算节点虽然被分布在不同位置或不同地域，但其本质上隶属于同一部数据库，应保持统一的系统逻辑，服务于统一目标。

02.应用透明性： 分布式数据库将数据存储在不同区域的网络设备中，凭借分布式数据库的逻辑统一性的特征，保证数据一致性，可对用户提供架构透明无感知的使用体验。用户读写数据时，无需找到存储对应数据的指定服务器进行操作，只需使用与集中式数据库相同的数据读写指令，即可完成数据使用需求。

03.按需灵活扩缩： 分布式数据库采用向外扩展，即通过增加系统的处理节点的方式进行集群扩容与收缩，相比于通过增加单台服务器CPU、内存、磁盘等硬件水平提高处理能力的向上扩展方式，向外扩展方式对服务器设备的配置要求更低，具有灵活、低成本、高上限、易扩缩等特点。

04.自治安全： 不论数据库类型如何（同质同构数据库、同质异构数据库、异构数据库），不论分配、分片架构如何，分布式关系型数据库里通常每条数据都可在多个节点进行备份，同时全局数据管理系统通过完整严谨的索引，可将多节点数据合并成完整数据，使数据能够在某节点出现异常时，保证整体数据库稳定可用，同时在全局数据管理系统算法调度下，准确从对应节点进行数据读写操作。分布式数据库的如上特征决定了其在可用性、灵活性、成本可控等方面表现出诸多优势：

1.高可用： 高可用性意味着不论在何种条件下，数据库可以维持连续稳定可用的状态。传统集中式架构数据库的可用性主要依赖于主机性能，而分布式数据库依托多副本数据备份的特点，使得数据库能够在面对不同级别软硬件故障与机房灾难时，能够及时进行备份节点切换，保障数据库正常进行数据读写操作。避免出现诸如数据量激增、局部出现故障等情形而导致的数据库失效的窘状，保证整个系统的稳定运行。

2.高性能： 高性能意味着不论在何种强度下，数据库可以较好应对数据处理需求。分布式数据库通过硬件架构与软件优化双管齐下，使得其能够拥有更优异的数据读写性能，提升数据处理效率：一方面，硬件上的高上限的扩展性与多节点分片存储的特性，使得在业务规模增大、数据量增大的条件下，能够通过硬件的灵活扩容，解决硬件性能瓶颈问题；另一方面，分布式数据库产品在互联网产品蓬勃发展的时代背景下，通过快速迭代的产品升级方式，在数据库读写的各个环节进行算法持续的优化升级，在不同节点分配存算能力和资源，实现负载均衡，提升数据处理效率。

3.高灵活性： 分布式数据库的向外扩展的方式决定了其能够更加灵活的处理硬件设备扩展与收缩需求。由于分布式数据库通常由小型机作为单元架构，当业务规模变化导致的业务数据增量变化率加快或减慢时，通过增减每个节点的设备规模，即可实现设备扩缩。加之，在分布式数据库不同节点都有自治的数据库管理系统，使得单节点在正常运行状态下，也可以完成用户的数据存取需求。较低的硬件依赖： 分布式数据库通过多节点的架构特点，将数据分布至不同节点分片进行存储，从而在大体量数据情况下，可以不用依赖高端的设备，通过多节点小型机分布式部署，实现企业服务器成本的节约。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

一直在更新，更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了，有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】👇👇

01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】