1、分布式数据库的应用场景包括交易型应用：大并发、大数据量、以联机事务处理为主的交易型应用，如电商、金融、O2O、电信CRM/计费等，服务能力支持线性增长、弹性扩缩，应用可按需选择不同的部署规模。
2、物联网数据应用的场景：在工业监控和远程控制、智慧城市的延展、智能家居、车联网等物联网场景下，传感监控设备多，采样率高，数据存储要求高，超大数据规模存储的问题。
3、大数据存储的应用场景：存储海量结构化历史数据，提供给大数据分析使用，解决非结构化数据库难以表达和存储复杂结构化数据的问题。而结构化关系型数据是大数据分析中最有价值的数据之一。
4、分布式数据库由数据存储和数据访问构成： 数据存储基于开源关系型数据库MySQL改造，提供高可靠的数据存储能力 ； 数据访问基于开源数据库中间件Cobar改造，屏蔽数据库分库分表带来的访问难题。
5、开源软件存在问题：可靠性较低：存在单点故障，无自动主备切换功能，无法保障数据服务的高可用及数据存储的高可靠。
6、可维护性差：无自动化管理界面，缺少有效运维监控手段；功能不完善：针对复杂关系型业务场景的功能缺失，如：区域分片算法、库内分表、切片索引、事务支持等。
7、可靠性改进：实现MySQL主从强同步，并通过异步处理提升同步性能；基于zookeeper和keeper实现数据库自动主备切换；基于LVS+keepalived+VIP实现负载均衡及消除单点故障。
8、可维护性改进：提供配置、发布、监控、运维一体化管理平台；提供完善日志监控和运维分析工具，快速定位及解决问题。
