分布式分析型数据库是一种专为大数据分析设计的数据库系统，它具备处理大规模数据集的能力，并且通常支持复杂的查询和实时分析。这类数据库在架构上强调水平扩展性和并行计算能力，以便高效地管理和处理分布在多个节点上的大量数据。

**主要特点：**

1. **分布式存储与计算**：
- 分布式分析型数据库采用分布式文件系统或分布式存储架构，将数据分散存储在多台服务器上，允许数据量按需扩展。
- 计算任务也分布到各个节点，利用MapReduce、Spark等分布式计算框架进行并行处理，提高查询和分析效率。

2. **透明性**：
- 与一般的分布式数据库类似，分布式分析型数据库也具有较高的透明性，用户无需关心数据的具体物理位置以及如何在不同节点之间分配和复制。

3. **预计算与列式存储**：
- 为了提升查询速度，许多分布式分析型数据库采用列式存储技术，只读取查询所需的列，减少I/O开销，并支持对数据进行预计算（如聚合、汇总）以加速查询响应时间。

4. **高并发处理与容错性**：
- 设计上考虑了高并发访问的需求，能够同时处理大量的分析请求而不降低性能。
- 具备良好的容错机制，确保即使部分硬件故障也不会导致数据丢失或服务中断。

5. **优化的大数据处理算法**：
- 使用特定的数据分区策略和索引结构，优化大数据查询和分析过程，使得复杂分析能够在短时间内完成。

6. **支持复杂查询与SQL兼容**：
- 支持包括SQL在内的多种查询语言，并针对复杂的商业智能(BI)查询进行了优化，提供近实时或准实时的分析结果。

实例方面，Google Mesa是一个内部开发的用于近实时分析的例子，而Apache Hadoop Hive、Cloudera Impala、Apache Spark SQL、Snowflake、Amazon Redshift等都是业界知名的分布式分析型数据库或数据仓库解决方案。