分布式交易型数据库技术方案主要涉及以下几个核心要素：

1. **数据分区与分片**（Data Partitioning/Sharding）：
- 分布式数据库首先需要解决如何将大规模数据有效地分布在多个节点上。通过数据分区或分片策略，可以将数据按照一定规则划分并存储在不同的物理服务器或集群节点上，使得每个节点只处理和存储一部分数据。

2. **分布式事务处理**（Distributed Transaction Management）：
- 为了确保在分布式环境下数据的一致性，分布式交易型数据库必须支持跨节点的事务管理机制，如两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）、Paxos、Raft等共识算法，以及基于乐观锁或悲观锁的并发控制策略。

3. **高可用与容错**（High Availability & Fault Tolerance）：
- 采用冗余备份、主从复制、多活集群等方式提高系统可用性，当某个节点出现故障时，其他节点能够接管其服务，保证业务连续性和数据完整性。常见的有同步复制、异步复制、半同步复制等多种方式。

4. **数据一致性**（Data Consistency）：
- 在分布式环境中实现强一致、最终一致或其他适当级别的一致性模型。例如，Google Spanner采用了TrueTime API来实现外部一致性，而多数分布式数据库则倾向于使用CAP理论指导下的权衡方案。

5. **网络通信与协调**（Network Communication & Coordination）：
- 高效可靠的网络通信协议是分布式数据库的基石，用于节点间的数据交换、请求响应及事务协调。同时，高效的任务调度和资源分配也是关键，这通常涉及到任务队列、消息中间件等组件。

6. **弹性扩展与负载均衡**（Scalability & Load Balancing）：
- 根据业务需求动态添加或移除计算或存储资源，并通过负载均衡策略将查询和写入操作合理地分散到各个节点上，实现系统的水平扩展能力。

7. **元数据管理与路由**（Metadata Management & Routing）：
- 元数据管理系统负责记录数据分布信息、表结构、索引位置等，以便查询请求能正确找到数据所在的位置。智能的路由策略有助于降低跨节点查询的复杂性。

8. **性能优化**（Performance Optimization）：
- 对于分布式交易型数据库而言，除了保证数据的一致性和安全性之外，还需要针对读写性能进行深度优化，包括但不限于缓存机制、索引设计、查询优化器优化、批量处理技术等。

代表性产品和技术方案包括阿里巴巴的OceanBase、Google Spanner、Amazon Aurora、华为GaussDB等，这些分布式数据库都集成了上述关键技术以应对大规模、高并发、高性能和高可靠性的场景要求。