数据库的分布式存储分为前端的分布式和后端服务的分布式数据存储。Javaweb的开发领域中使用后端的数据分布式和集群数据微服务处理模式。数据用户的请求在前端会承接一部分，数据的请求方式分为前端的限流操作。用户在客户端的请求事件就是数据请求流，数据存储在数组中是字节。数据通过传输协议控制数据请求的传输方式，后端服务和前端服务解耦分离。很多的数据在前端轻量级的数据库中进行动态存储，数据库mongodb轻量级。轻量级和重量级的区别方式是存储数据的数据量大小。
数据量大小存储决定着数据的处理和开发应用程序设计方式。数据的备份操作十分重要，数据服务宕机会对数据的存储过程产生很大的影响。数据备份和的请求的任务都是需要备份记录日志，这种数据模式的存储也是动态的节点服务日志数据库存储。用户的请求量过大会对数据服务节点的处理产生很大的处理压力，服务器会有网络传输和服务节点的持久化或者是动态缓存cache的处理消耗。
MongoDB的服务器节点的部署方式通过集群。集群分为六个节点，一个主节点主要服务数据的请求节点。从节点有日志记录节点node backup, 一般会使用memorycache。前端数据扥备份方式在主从节点之间替换。前端的数据请求量十分大，拦截过程的请求数据记录很多。后端的主要开发任务是数据的请求传输过来的数据进行重量级级别的处理。Mysql数据库在Java的开发过程中使用的数据是中等级别的数据存储数据量。银行的数据用户太大，大部分的银行都是用Oracle处理数据。
Java的数据需要通过不同的数据库的存储调用。Hibernate的处理调用方式开发了一种中间层的HQL语言。中间层的开发语言通用，可以解析为不同的数据库SQL操作语言。Mybatis的学习曲线简单，数据库的SQL动态灵活配置处理。数据的操作语言api的面向对象的方式转型。数据的输入和输出，提供数据参数为首选。增强型的版本mybatisplus也是通过面向对象oop的方式提供操作指令api（application interface）。面向对象的方式的开发语言用户使用更简单，理解过程使用的时间不会过长。
前端的MongoDB数据分布式存储。一个集群cluster分为六个节点服务提供数据和采集数据。集群部署微服务，服务单元提供数据请求线程的数据通道。
