分布式數據庫是一種將數據分散存儲在多個物理位置的數據庫系統。它具有高可用性、可伸縮性和容錯性等優勢。以下是一些常見的分布式數據庫：

　　1.Apache Cassandra：

　　Cassandra是一個高度可擴展的分布式數據庫系統，設計用于處理大規模數據集和高吞吐量的應用。它采用了分布式的架構，具有無單點故障和自動數據復制的特性。Cassandra支持跨多個數據中心的數據復制和容錯，適用于需要高度可用性和可伸縮性的應用場景。

　　2.Apache HBase：

　　HBase是一個基于Hadoop的分布式數據庫，提供了對大規模結構化數據的實時讀寫訪問。它使用Hadoop的HDFS作為底層存儲，并提供了類似于關系數據庫的數據模型。HBase具有高度可擴展性和容錯性，適用于需要實時查詢和分析大數據的應用。

　　3.MongoDB：

　　MongoDB是一個面向文檔的分布式數據庫，具有靈活的數據模型和可擴展性。它支持水平擴展和自動數據分片，可以處理大規模數據集和高并發訪問。MongoDB還提供了豐富的查詢功能和強大的索引支持，適用于需要靈活性和高性能的應用。

　　4.Google Spanner：

　　Spanner是Google開發的分布式數據庫系統，具有全球性的規模和強一致性的事務支持。它采用了分布式一致性協議，可以在全球多個數據中心之間復制數據，并提供了水平擴展和高可用性。Spanner適用于需要全球數據復制和強一致性的大規模應用。

　　5.Amazon DynamoDB：

　　DynamoDB是亞馬遜AWS提供的一種全托管的分布式數據庫服務。它具有自動縮放、高可用性和低延遲的特性。DynamoDB支持鍵值存儲模型和文檔存儲模型，并具有強大的性能和可靠性。它適用于需要無服務器架構和云原生應用的場景。

　　除了上述列舉的分布式數據庫，還有其他一些流行的分布式數據庫，如Apache Hadoop的HDFS、Apache Kafka、Elasticsearch等，它們在不同的應用場景下具有各自的特點和優勢。

　　選擇適合的分布式數據庫取決于應用的需求，包括數據規模、性能要求、可用性需求和數據一致性等。在設計和部署分布式數據庫時，需要仔細評估各個數據庫系統的特性，并根據具體需求做出選擇。