在数据量爆炸式增长的今天，传统单机数据库日益面临性能瓶颈。分布式数据库通过将数据分散存储在多个物理节点上协同工作，成为解决海量数据存储与处理的关键技术。那么，什么情况下需要使用分布式数据库？尤其在处理与时间序列强相关的业务时，分布式时序数据库的价值尤为突出。

需要使用分布式数据库的情况

‌大规模数据存储和处理‌：当数据量非常大时，单个数据库可能无法满足存储和处理的需求。分布式数据库可以将数据分散到多个节点上，允许横向扩展和并行处理，以应对大规模数据的存储和处理‌。

‌高并发访问需求‌：在高并发访问场景下，单个数据库可能成为性能瓶颈。分布式数据库可以将负载分散到多个节点上，提供更好的并发处理能力，从而支持高并发访问需求‌。

‌地理分布式部署‌：当应用需要在多个地理位置进行部署时，使用分布式数据库可以提供更好的数据访问性能和用户体验。通过将数据存储在地理位置附近的节点上，可以减少数据传输的延迟和网络拥塞‌。

‌容错性和可用性要求‌：分布式数据库通常具有高度的容错性和可用性。通过在多个节点上复制数据，即使某个节点发生故障，仍然可以保持数据的可用性和系统的正常运行‌。

‌系统扩展需求‌：当应用需要随着用户规模和业务增长而扩展时，使用分布式数据库可以支持系统的无缝扩展。通过添加新的节点和服务器，可以线性地扩展数据库的容量和性能‌。

‌分布式数据库的优势

‌高可用性‌：数据被存储在多个节点上，即使某个节点出现故障，其他节点仍然可以正常工作，保证了系统的高可用性‌。

‌高性能‌：分布式数据库采用分布式计算和存储技术，实现数据的并行处理和分布式存储，大大提高了系统的性能‌。

‌高扩展性‌：通过弹性伸缩技术，可以根据业务需求自动调整系统规模，实现系统的高扩展性‌。

当您面临数据海量增长、高并发压力、严苛高可用需求、业务快速扩展或数据地理分散等挑战时，分布式数据库不再是可选项，而是支撑业务可持续发展的关键基础设施。对于以时间序列数据为核心的场景（物联网、监控、金融科技等），选择专业的分布式时序数据库更能释放数据的全部潜力。评估当前数据规模、增长预期、性能瓶颈和可用性要求，是判断是否需要拥抱分布式架构的关键起点。及早规划分布式策略，将为未来业务增长奠定坚实的数据基石。