看到很多大佬关注了这个问题，小弟来先来抛砖引玉……
先说一下什么是分布式数据库。广义地看，分布式的存储系统都可以称为分布式数据库。狭义地说，分布式数据库，专指无共享的，分布式的，关系型数据库。更准确地，即支持SQL，分布式事务，有统一接口的分布式的数据库。本人更倾向于狭义的定义，以下讨论的也主要是这类系统。其代表比如，OceanBase，TiDB，Spanner这些系统。其它的，比如像一些Sharding中间件，SQL On Hadoop系统，流处理系统，共享存储的关系型数据库，不算(狭义的)分布式数据库。
分布式数据库在数据库历史的早期就有了，代表例子是System R*。分布式事务的概念也研究的很早。但分布式数据库直到最近几年才被关注，其原因是多方面的。一是早期数据规模不够大，单机数据库就能搞定；二是长期以来，市面上也没有较好的分布式数据库；第三是分布式数据库本身不可避免的一些缺陷。在以前人们的印象中，数据库是不讲扩展的。2000年以后，伴随着互联网行业不断增长的数据规模，NoSQL运动发展起来了。NoSQL牺牲了关系型数据库的一些限制，为数据存储带来的扩展性。这使得数据库社区开始重新思考传统关系型数据库，之后催生了NewSQL。NewSQL定义了一种新型的数据库，兼具扩展性与传统关系型数据库的特性。
分布式数据库的优点显尔易见，主要优势有：扩展性，分布式数据库把数据分散存储到多个节点上，以实现水平扩展。当前的许多NewSQL都能自动的扩容，这相对于传统方式(MySQL分表分库)来说拥有很大的优势。
效率，把数据分到多个节点上，多个节点可以并行地执行，提高了整体的吞吐。
分布式数据库的缺点也很明显：分布式事务的代价较高。这种代价主要来源于：两阶段的提交造成过多的消息传输；可能的锁争用变大；复制多副本和高可用。在应用开发者抛弃交互式事务(接受使用存储过程)之前，分布式事务在未来将还是个很难消除的瓶颈
管理复杂，相比单机的数据库，分布式数据库会有更多的节点和组件，更难于管理。幸运的是，现在主流的分布式数据库多数使用共识协议实现自动容错，许多时候不需要用户介入。
随着摩尔定律的失效，以前靠升级硬件实现Scale Up的方式已经不行了。让数据库Scale Out变成新的考虑目标。分布式数据库在以后将会有更大的应用空间。对于当下，一般的共识是，数据量不上一定规模，不要用分布式数据库，因为很可能获得不到什么明显的优势。
