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这情况让我们淡定不下去了，于是今天我们就要非常无聊的，手把手的教大家如何快速的研发一套分布式、并行计算的数据库系统，“SQL支持！原有数据库兼容！速度超快！”。
首先，要选一个关系数据库，Oracle、DB2、Mysql都可以，你熟悉什么就选什么，当然，如果要追求价格便宜、性能出众，可以重点考虑开源高性能数据库。选择的这个数据库将部署到分布式的节点上作为基础计算节点。
其次，要选一个SQL解析引擎，用户提交一段SQL，我们要能够解析出来，并发送到各个节点去执行。开源的SQL解析引擎有不少，大家可以去搜一下，这里我们就采用阿里的SQL解析引擎，解析效率不错，支持多数据库类型。
接着，要选一个分布式的通讯框架，实现各个节点间的信息交换和数据交换。这里我们采用的是RPC（远程过程调用协议），同样到网上去搜一下，有各种语言实现的RPC，我们选择JAVA的RPC来用。
有了关系数据库、SQL解析引擎和RPC通讯框架这三种食材，我们就可以开始手工制作了（编码）。
下面是简化的数据处理流程示意图及说明。
1、用户提交一段SQL查询
2、服务节点接收到SQL文本字符串后，
2.1交给SQL解析引擎，SQL解析引擎识别出SQL的各个部分，如select部分（查询字段集合）、from部分（查询表名）、where部分（过滤条件集合）、group部分（分组字段部分）、order部分（排列顺序字段集合）等等
2.2根据SQL不同部分的内容，将SQL转换为计算执行SQL和服务节点聚合SQL这两个SQL
2.3将计算执行SQL通过RPC调用框架发送给每个计算节点
3、每个计算节点接收到计算执行SQL后，
3.1在本地数据库中执行SQL
3.2获得本地查询数据后，通过RPC远程回调服务节点的处理程序
4、服务节点将获得的每个节点数据都插入到服务节点的内存数据库中
5、待所有节点的数据都返回后，执行聚合SQL，并将最终数据结果返回给用户
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整个过程中最主要的是SQL的转换，需要将单机执行的SQL转换为分布式并行执行的SQL，这里通过两个具体的SQL来说明：
1、selectcode,sum(high) from stock group by code;
这个SQL含义是查询stock表，并按code分组汇总high的值，由于sum具有分布式的叠加性（即“子集合上先分别汇总，再在合并的结果集上汇总的结果”与“全集上直接汇总的结果”是一致的），因此，这句SQL无需修改，直接作为在计算节点和聚合节点的SQL即可。
2、selectcode, avg(high) from stock group bycode;
这个SQL的含义是查询stock表，并按code分组计算每个code的平均值，由于avg不具有分布式的叠加性，因此，这句SQL需要调整，将其转换为具有叠加性的SQL，avg可转换为sum和count的组合，而sum和count都具有叠加性，
1）计算节点的SQL为selectcode, sum(high)as sum_high,count(high) as count_high from stockgroup by code;
2）聚合节点的SQL为selectcode, sum(sum_high)/sum(count_high) from stockgroup by code;
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至此，一个支持大数据、高性能的分布式并行计算的数据系统原型已开发完毕。使用这个分布式系统时，我们需要通过ETL将不同的数据分别装载到不同的计算节点。
当数据规模特别大时，数据分布的策略可根据应用场景进行选择：
1）如果大部分的查询都是全表数据的分析，则可以应采用随机算法，这样就可以使计算节点的数据分布均匀，从而达到最佳的全局计算性能；
2）如果主要的都是分析当月的数据，则可以采用Hash算法（选择与月份不相关的字段）将当月数据分散到不同节点上，从而充分利用多节点的计算资源。
通过测试，这个原型系统的性能可以随着节点数的增加实现近线性的扩展，即单节点查询需要10秒，5个节点只需要2.5秒左右，增加的时间消耗主要在网络延时和聚合上，如果返回结果数据量较小，则网络延时和聚合时间则基本可忽略不计。
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以上讲的原型系统比较适合基于星型模型的多维数据分析的场景，可明显提升计算性能，并可根据不同的应用场景进行进一步的优化设计，如将维表复制到多个节点上即可实现本地jion；部署多个服务节点可实现并发性的扩展；增加查询缓存，降低重复查询的资源消耗等。
当然，作为一个完善的分布式系统还有很多的挑战，比如服务监控、资源协调、容错处理、数据备份、全局算法优化等等，但实现以上内容足够各位零基础的同学在各类大数据场合装X了。