数据库系统在信息化时代扮演着重要角色，而在数据库设计中，分布式数据库与集中式数据库是两种不同的架构模式。它们在数据存储、处理方式和可扩展性等方面存在显著差异，以下将对分布式数据库和集中式数据库的区别进行详细介绍。
1. 数据存储方式：
集中式数据库将所有数据存储在单一服务器中，这使得数据管理和维护相对简单，但也造成了单点故障的风险。与之相反，分布式数据库将数据分散存储在多台服务器上，通过分片或分区的方式实现。这种分布式的存储方式提高了数据的可用性和冗余度，减少了单点故障的风险。
2. 数据处理方式：
在集中式数据库中，所有的数据处理都在同一台服务器上进行，因此处理速度受限于单台服务器的性能。而分布式数据库充分利用多台服务器的计算能力，可以并行处理大量数据，从而提高数据处理的效率和速度。
3. 可扩展性：
分布式数据库在面对大规模数据增长时表现出色。通过添加更多的服务器节点，分布式系统可以轻松地进行水平扩展，从而保持高性能和低延迟。相比之下，集中式数据库的扩展性有限，一旦服务器性能达到瓶颈，就需要进行垂直扩展，这往往是昂贵且复杂的。
4. 高可用性：
分布式数据库在高可用性方面具有优势。由于数据在多个服务器上复制，当某台服务器故障时，系统仍然可以从其他服务器中获取数据。集中式数据库在服务器故障时容易导致系统中断，可用性相对较低。
5. 安全性：
集中式数据库可以在单一服务器上实施统一的安全策略，便于管理和监控。分布式数据库由于涉及多台服务器，需要更复杂的安全措施来保护数据的完整性和隐私。
6. 成本：
集中式数据库通常具有较低的初始成本，因为只需要购买和维护单一服务器。然而，随着数据量的增长和性能的需求提升，额外的硬件和资源投入可能会显著增加。分布式数据库虽然初始投入较高，但随着需求的增长，其成本增长相对较稳定。
7. 复杂性：
分布式数据库的设计、部署和管理通常比集中式数据库更复杂。需要考虑数据分片、负载均衡、数据一致性等诸多因素。而集中式数据库的维护和管理相对较为简单，适用于小规模应用。
在国产数据库中，OceanBase数据库作为一种典型的分布式关系型数据库，其核心特点在于分布式能力，具备极高的可扩展性和高可用性。采用shared-nothing架构，各个数据节点之间完全对等，每个节点都有自己的 SQL 引擎、存储引擎、事务引擎，可以在普通 PC 服务器组成的集群之上，运行有高扩展、高可用要求的应用。OceanBase 分布式集群的多台机器同时提供数据库服务，并利用多台机器提供数据库服务高可用的能力。在上图中，应用层将请求发送到代理服务（Obproxy），经过代理服务的路由后，发送到实际服务数据的数据库节点（OBServer 节点），请求的结果沿着反向的路径返回给应用层。整个过程中不同的组件通过不同的方式来达到高可用的能力。在数据库节点（OBServer 节点）组成的集群中，所有的数据以分区为单位存储并提供高可用的服务能力，每个分区有多个副本。一般来说，一个分区的多个副本分散在多个不同的 Zone 里。多个副本中有且只有一个副本接受修改操作，叫做主副本（Leader），其他叫做从副本（Follower）。主从副本之间通过基于 Multi-Paxos 的分布式共识协议实现了副本之间数据的一致性。当主副本所在节点发生故障的时候，一个从节点会被选举为新的主节点并继续提供服务。
综上所述，分布式数据库和集中式数据库在数据存储、处理方式、可扩展性、高可用性、安全性、成本和复杂性等方面存在明显的差异。选择合适的数据库架构应根据具体业务需求和规模来进行权衡，以实现最佳的性能和效益。
