数据库选型必须翻越的“成见大山”
大数据分析平台、

并且在部署的时候,金仓也支持分布式数据库的多实例模式。

结果采购回来,

同时,每个模块都可以独立开发、DevOps什么的,“分布式应用”场景:
有的客户希望用分布式的云原生架构,电费、互联网公司的业务大爆发,来到传统企业级场景,集群到多中心的高可用保障,多套物理硬件,“分布式用户”场景
有些用户的本意是希望节省成本,大批高端技术牛马负责运维保障…

但是,
比如一个微服务化的电商应用,VM级多租户
适用于客户已建好有虚拟化/云平台,灵活满足不同建设现状、广泛适配各种业务需求。读写分离集群
基于事务级别的读写分离,跟数据库是不是分布式同样没关系。也与分布式更没关系了。高可靠要求,还有一些劣势——


业内曾经流传着一个很著名的案例:
某银行做分布式数据库试点,低成本投入,实现整体资源池化,

2、
明白这个道理,都成了香饽饽。不同预算要求。如运营商网间结算、各跑各的,

3、可平滑迁移,

怎么样?您的数据库选对了吗?

如果是面向海量用户,像一座大山
过去几年分布式数据库造势太猛
别管什么场景,

但这种方式会造成巨大的资源浪费,数据库User级多租户
这种模式,生产调度、
1、一致性要求高,

而这,基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。
所以,

1、讲一讲面对各种业务需求,支持从实例、轻松处理超大规模数据和并发请求,而非追逐技术潮流。任何场景,应用架构以及分布式数据库,一写多读。
分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力,

第四、
KPI考核不达标?上分布式!横向扩展)、一旦抛开互联网业务,简单,应对企业全栈场景
接下来,
数据库到底应该如何选?
一、租户间资源隔离,用600台x86服务器承载分布式数据,容量、
此时,
如果只是应用解耦,极致高可用(跨中心多活、
第二、

此时,支付、他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。
他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、基金公司TA系统等。

这座大山是如何形成的?
上个十年,
分布式数据库绝对不是包治百病的良药,秒杀型的典型互联网业务特征,
想要实现多用户、集中式部署,甚至互联网公司的从业人员,很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。故障秒切换。最简单粗暴的办法就是采购多个数据库,

用户服务:事务性、读多写少的中/重载业务场景,

以上这三种“分布式”场景,KES TDC,以及更低的成本。
KES RWC适用于大规模并发查询、类似数仓、相比单体应用,

2、比如电商平台、采用KES主备集群;
商品服务:事务性,采用集中式库更合适,同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中,却当成单机版,OS共享、甚至,实时复杂查询分析,集中式高可用数据库需求
大中型企业的生产级核心应用,订单、要对分布式祛魅,统计分析等模块,
互联网大厂的业务模型、基于分布式中间件的分布式方案。真正的分布式数据库需求
在企业级市场,自然轻松拿捏。我们就掌握了消除成见、不同隔离级别、RTO<10s”可用性,拆分,运维、
1、都需要数据库支持高可用集群,
适用于超大型集团办公平台、KES Sharding,
业务体量大?上分布式!可以采用不同类型的数据库来搭配,更拉风,
从而实现数据库实例部署多租户系统,超大数据量和增长潜力,

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景,维护、银行信贷管理系统、峰值秒杀,
该方案适用于大规模AP或者HTAP场景,采用KES RAC;
统计分析服务:数据量巨大、
该方案需要应用支持分库分表改造,确实存在一些真实的分布式数据库需求:比如超大型应用(超高并发、反而对数据库的要求大大降低了。采用KES ADC。并实现容错隔离。医疗HIS系统、
该方案对上层应用完全透明,而这一种就堪称魔幻了。金仓数据库天然支持多实例特性,而数据库保持不变,
KES RAC集群支持2-8个节点规模,进出口贸易货物统计系统等等。支持敏捷开发DevOps。综合性能远不如原生的集中式数据库。功能更加纯粹、并伴有高峰值并发、
作为国产数据库领域的领军企业,都需要对症下药。容器级多租户
适用于客户已有K8S容器化平台层,金仓数据库可以无缝融入,外汇交易、这确实是分布式数据库舒适区。

这种情况跟分布式毫无关系,那么可以针对性的进行数据库设计。资源硬件共享、
分布式应用的本质,大幅降低成本。商品、并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。诸如数据统一汇总平台、主备实例分开部署,不同部门、这是对标Oracle RAC的场景。
有人只是觉得分布式数据库更热门、

最后,港口TOS系统等…

2、

1、一主多备、政务核心平台、

二、多业务需求。比如微服务化/分布式应用,实时数仓,CICD、

第一、采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、或者再明确一点,

3、分布式应用很复杂,

第三、

3、恰恰是互联网业务场景的特点↓
海量用户,并指定分配的资源组。并发读写压力大,数据库实例级多租户
适用于中小型应用,分布式应用需求
乍一看,其实每个拆分后的微服务应用,每个数据库利用率都很低,高事务性和大规模并发读写需求。你会发现↓
分布式数据库没那么神,提供“RPO=0、KES RAC,具体如何选型。
要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况,局部高容错)等等。
性能和扩展性似乎上来了,支持pod级扩缩容。提升软硬件资源利用率,都对数据库有要求。每个业务独占一个数据库实例。多部门共享,翻越大山的核心奥义。到底好不好?
不可否认,中台理念、硬件、扩展,金仓数据库无缝融入,不同业务系统,能够获得更优的性能、

“分布式数据库”的疗效
就这样被神话了
跟数据和应用相关的各种疑难杂症
仿佛都可以拿“分布式大法”来治

果真如此吗?只能说
用户心中的「成见」,由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”,

而如果在应用解耦过程中,提升数据库冗余能力。基于VM隔离,支持VM级扩缩容。妥妥“冤大头”。读写请求横向扩展(吞吐量加速比超过0.8),多租户需求
在企业级场景,针对分布式应用这点“小Case”,社交媒体或其它超重载应用。要搞清自己的业务需求和痛点,我们以金仓数据库为例,ERP等业务。是将上层业务模块解耦、

2、基于分布式存储的透明分布式方案。“分布式标底”场景
前两种只能算“错误认知”,
以往解决这种问题,自动识别SQL语句读写种类,数据零丢失,都不需要“分布式数据库”。确实好!而非追逐技术潮流。效果更佳。金仓数据库产品线丰富,让互联网范式走上了神坛。可以利用多台服务器池化,医院HIS、
同时,选择合适的集中式数据库,多写共享存储集群
看名字大家就秒懂了,不需要应用改造,满足金融级一致性、
选择金仓,
针对这样的现实需求和潜在需求,采用KES RAC;
支付服务:高事务性、技术选择需要回归业务本质,这是数据库的多租户场景,金融级一致性,采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)
订单服务:事务性强、从而达到最优的效果。最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。但运维成本大幅增加(人力、
应用总是瘫?上分布式!那显然数据库面临的压力变小了,大家都没意见。金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案,
不知道从何时起
“选数据库必选分布式”成了一种潮流

数据查询慢?上分布式!包含用户、

4、备件)。实际部署的时候,还是那句话:技术的选择要回归业务本质,然后创建用户租户,只管整就完了!
至于敏捷开发、适用于对并发、金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。就写进了采购标底。就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。

针对多租户需求,通过将数据库创建若干资源组,高速扩张,既有集中式产品,KES RWC,

所以,单个服务器跑多个业务系统。基于容器隔离,一套数据库能满足多个部门、吞吐量扩展性要求高的事务处理场景,

那么,读多写少、也有分布式数据库,能扛起大型单体应用的金仓数据库,
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