1：分布式事务
➢ 如何解决分布式事务问题？
分布式数据库将需要处理的事务进行拆分 ，再部署到不同的服 务器上进行处理。 对于单机较容易实现的ACID ，分布式环境 中出现了更多的难题 。 现阶段各家提出相应的解决方案 ，但 2PC/3PC、 TCC机制、 事件队列/本地消息表机制、 最大努力 通知机制等解决方案都并不完美 ，需要进一步的探索。
2：数据分片
➢ 如何科学高效地进行分片？
分布式通过分库分表进行数据的拆分使得各个表的数据量保持 在阈值以下 ，从而应对高并发和海量数据。 但是数据量和模态 的增加了DBA和开发工程师工作的难度。 如何选择合适的分片字段？如何选择合适的哈希函数？许多从业者都感受到了 “人” 能力的边界 ，进而寻求算法的创新来提升分片的效率和质量。
3：架构创新
➢ 如何针对分布式进行架构的创新？
各企业在进行分布式改造时，往往会面临 “中间件+分库分表” 或 “NewSQL”的技术路线选择。传统的分库分表解决方案已经发展的较为成熟 ，在 “高并发、 强一致、低延时”的场景下表现也较好，但对业务的侵入性强 ，中间件负担过重，可扩展性较差。 NewSQL路线从底层架构上就做了分布式的改造，可扩展性强，但在多并发和低延时上还存在一定的改造空间。
4：企业级能力
➢ 如何加强分布式数据库本身的企业级能力？
传统的数据库为客户提供了很多企业级能力 ，例如存储过程、复杂查询。然而这些企业级能力在分布式下具有众多挑战（例 如存储过程跨网络 ），现阶段还需要应用工具层的叠加才来满 足企业客户需求，未来分布式赛道的各厂商还需进一步升级产品的企业级能力。
