为什么分布式数据库这么喜欢用kv store？

分布式数据库之所以对键值（KV）存储情有独钟，并非偶然，而是基于其固有的属性与分布式系统需求的高度契合。这就像为分布式系统量身定做了一把解锁高效运行的钥匙。

首先，我们得理解KV store最核心的特点：简单到极致的抽象。它提供的是最基础的数据模型，就是“键”和“值”。键是唯一的标识符，而值可以是任何类型的数据，从一个简单的字符串到复杂的对象，甚至是一串二进制数据。这种简单性在分布式环境中至关重要。

在分布式系统中，数据会被拆分、复制，然后在多个节点上分散存储。当你想找到某个数据时，你只需要提供那个唯一的“键”，KV store就能快速地定位到它。想想看，如果数据模型非常复杂，比如一个包含无数关系和约束的表格，在分布式环境中，要跨越多个节点去解析这些关系并找到你需要的数据，那将是一场噩梦，效率低下且容易出错。KV store的简单模型，就像是给了每个数据一个明确的地址，你告诉它地址，它就能迅速带你找到东西，无需理解背后复杂的街区规划。

其次，KV store的操作天生适合分布式处理。最基本的操作就是GET、PUT、DELETE。这些操作都只涉及一个键和一个值。这意味着，当一个请求到达分布式集群时，系统只需要根据键来决定由哪个节点来处理这个请求，或者将请求路由到存储该键副本的节点。这种“无状态”或“轻状态”的操作模式，极大地简化了分布式系统的设计和实现。

举个例子，在一个负载均衡的环境下，如果一个用户请求数据，系统只需要解析出键，然后可以很轻松地将这个请求交给任何一个能够访问到该键的节点。节点不需要知道其他节点上有什么数据，也不需要和其他节点进行复杂的协调来执行这个基本操作。这种高度的独立性，使得系统更容易扩展。当流量增加时，我们只需要增加更多的节点，并且通过一致性哈希等算法将键映射到新的节点上，系统就能平滑地扩展。

再者，一致性和可用性之间的权衡在KV store中更容易管理。CAP定理告诉我们，在分布式系统中，一致性、可用性和分区容错性这三个要素不能同时满足。KV store的简单模型使得开发者可以更灵活地在这两者之间进行选择。例如，某些KV store可以选择最终一致性，这意味着数据在不同副本之间可能存在短暂的延迟，但系统整体的可访问性非常高。这对于很多读多写少的场景来说，是完全可以接受的，甚至是非常有利的。想想社交媒体上的帖子，如果更新稍有延迟，用户体验影响并不大，但如果系统因为追求极致一致性而经常宕机，那才是灾难。KV store的灵活配置，可以根据具体业务需求来调整这种权衡。

此外，数据结构和存储的解耦也为KV store在分布式数据库中的应用提供了便利。KV store本身并不强加数据的内部结构。这意味着，作为上层分布式数据库，可以自由地定义和管理自己的数据结构，例如关系型数据库中的表、列，或者文档数据库中的JSON文档。KV store就像一个底层的文件系统，上层数据库可以将其视为一个巨大的、可分布式的“哈希表”，然后在这个基础上构建出更丰富、更符合业务需求的模型。这意味着，不需要重新发明一个底层的分布式存储系统，而是可以利用现有的、成熟的KV store作为基石。

最后，性能和可扩展性是驱动力。KV store通常设计得非常轻量级，避免了关系型数据库中复杂的SQL解析、查询优化、事务管理等开销。这使得它在处理大量并发请求，尤其是简单读写请求时，能够展现出惊人的吞吐量和极低的延迟。随着数据量的爆炸式增长，以及对实时性的要求越来越高，KV store的这种高性能和易于扩展的特性，使其成为构建大规模分布式数据库不可或缺的组成部分。

总而言之，分布式数据库选择KV store，是因为KV store提供的最简洁的数据模型，最直接的操作方式，最灵活的一致性策略，以及其天生为分布式环境设计的特性，都能最大限度地满足分布式系统对简单性、高效性、可扩展性和可用性的需求。它就像一个坚实的地基，为上层复杂而精美的分布式数据库建筑提供了稳定且强大的支撑。

网友意见

因为没有主键的关系型数据不满足第二范式……

分布式存储总要个分区键吧，否则怎么做分布式存储……难不成每次都对整个数据做哈希？所以这个主键在实现上是必然存在的。

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