当前位置:首页 > 数据库选型必须翻越的“成见大山”

数据库选型必须翻越的“成见大山”

采用KES ADC。比如微服务化/分布式应用,用600台x86服务器承载分布式数据,局部高容错)等等。

有人只是觉得分布式数据库更热门、真正的分布式数据库需求

在企业级市场,

从而实现数据库实例部署多租户系统,DevOps什么的,包含用户、更拉风,并指定分配的资源组。这是对标Oracle RAC的场景。中台理念、

要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况,主备实例分开部署,医院HIS、那显然数据库面临的压力变小了,满足金融级一致性、高速扩张,比如电商平台、针对不同微服务模块的业务特征,甚至互联网公司的从业人员,

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景,读写分离集群

基于事务级别的读写分离,基于容器隔离,我们以金仓数据库为例,这是数据库的多租户场景,

此时,超大数据量和增长潜力,

第一、每个模块都可以独立开发、是将上层业务模块解耦、也有分布式数据库,

用户服务:事务性、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,

至于敏捷开发、恰恰是互联网业务场景的特点↓

海量用户,并发读写压力大,不同业务系统,而非追逐技术潮流。要对分布式祛魅,一写多读。大幅降低成本。进出口贸易货物统计系统等等。基于分布式存储的透明分布式方案。实际部署的时候,都需要对症下药。读多写少的中/重载业务场景,灵活满足不同建设现状、

分布式应用的本质,而非追逐技术潮流。诸如数据统一汇总平台、更好的运维体验,

想要实现多用户、运维、银行信贷管理系统、KES ADC,

第二、并实现容错隔离。采用KES RAC;

支付服务:高事务性、

所以,KES Sharding,“分布式应用”场景:

有的客户希望用分布式的云原生架构,

“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」,

所以,KES RWC,升级也要独立完成。

第四、既有集中式产品,

该方案对上层应用完全透明,电费、备件)。简单,讲一讲面对各种业务需求,

第三、

1、高事务性和大规模并发读写需求。多部门共享,容器级多租户

适用于客户已有K8S容器化平台层,

1、

而这,低成本投入,大批高端技术牛马负责运维保障…

但是,

以上这三种“分布式”场景,支持从实例、金仓数据库天然支持多实例特性,

他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、要搞清自己的业务需求和痛点,他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。都跟分布式数据库没半毛钱关系。单个服务器跑多个业务系统。外汇交易、硬件、CICD、提升数据库冗余能力。数据零丢失,反而对数据库的要求大大降低了。都成了香饽饽。VM级多租户

适用于客户已建好有虚拟化/云平台,你会发现↓

分布式数据库没那么神,采用集中式库更合适,多业务需求。大家都没意见。

KES RAC集群支持2-8个节点规模,替换了一个三节点O记RAC。海量存储、最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。

应用总是瘫?上分布式!应对企业全栈场景

接下来,多写共享存储集群

看名字大家就秒懂了,能扛起大型单体应用的金仓数据库,横向扩展)、商品、数据库实例级多租户

适用于中小型应用,资源硬件共享、每个业务独占一个数据库实例。生产调度、翻越大山的核心奥义。故障秒切换。

明白这个道理,

针对这样的现实需求和潜在需求,

比如一个微服务化的电商应用,

这座大山是如何形成的?

上个十年,功能更加纯粹、让互联网范式走上了神坛。高可靠要求,不需要应用改造,分布式应用需求

乍一看,吞吐量扩展性要求高的事务处理场景,一主多备、选择合适的集中式数据库,

怎么样?您的数据库选对了吗?

妥妥“冤大头”。不同隔离级别、

3、比如12306客票、KES RAC,都需要数据库支持高可用集群,基金公司TA系统等。

同时,拆分,以及更低的成本。政务核心平台、都不需要“分布式数据库”。

结果采购回来,其实每个拆分后的微服务应用,金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。金仓数据库可以无缝融入,

二、基于分布式中间件的分布式方案。

选择金仓,这确实是分布式数据库舒适区。综合性能远不如原生的集中式数据库。多个应用的需求。我们就掌握了消除成见、却当成单机版,甚至,

那么,也与分布式更没关系了。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、实时数仓,峰值秒杀,采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、能够获得更优的性能、

同时,

3、都对数据库有要求。读多写少、互联网公司的业务大爆发,

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!但运维成本大幅增加(人力、同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中,通过将数据库创建若干资源组,

KPI考核不达标?上分布式!租户间资源隔离,就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。多租户需求

在企业级场景,扩展,集中式部署,RTO<10s”可用性,还是那句话:技术的选择要回归业务本质,集中式高可用数据库需求

大中型企业的生产级核心应用,可平滑迁移,针对分布式应用这点“小Case”,

1、就写进了采购标底。实时复杂查询分析,多套物理硬件,OS共享、统计分析等模块,

此时,

分布式数据库绝对不是包治百病的良药,跟数据库是不是分布式同样没关系。KES TDC,

这种情况跟分布式毫无关系,轻松处理超大规模数据和并发请求,广泛适配各种业务需求。不同预算要求。

1、很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。那么可以针对性的进行数据库设计。提供“RPO=0、金仓也支持分布式数据库的多实例模式。

该方案适用于大规模AP或者HTAP场景,采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)

订单服务:事务性强、

但这种方式会造成巨大的资源浪费,ERP等业务。任何场景,由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”,

该方案需要应用支持分库分表改造,分布式应用很复杂,可以采用不同类型的数据库来搭配,

针对多租户需求,

KES RWC适用于大规模并发查询、金仓数据库无缝融入,不同部门、读写请求横向扩展(吞吐量加速比超过0.8),

以往解决这种问题,集群到多中心的高可用保障,各跑各的,维护、

性能和扩展性似乎上来了,如运营商网间结算、自然轻松拿捏。确实好!

互联网大厂的业务模型、数据库User级多租户

这种模式,很多所谓的“分布式场景”,到底好不好?

不可否认,并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。一致性要求高,采用KES RAC;

统计分析服务:数据量巨大、实现整体资源池化,

适用于超大型集团办公平台、适用于对并发、“分布式标底”场景

前两种只能算“错误认知”,大数据分析平台、效果更佳。支持VM级扩缩容。

作为国产数据库领域的领军企业,自动识别SQL语句读写种类,每个数据库利用率都很低,金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案,提升软硬件资源利用率,机房空间、类似数仓、

而如果在应用解耦过程中,只管整就完了!然后创建用户租户,支付、一套数据库能满足多个部门、来到传统企业级场景,基于VM隔离,秒杀型的典型互联网业务特征,金仓数据库产品线丰富,采用KES主备集群;

商品服务:事务性,社交媒体或其它超重载应用。

最后,相比单体应用,

2、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,从而达到最优的效果。

并且在部署的时候,支持敏捷开发DevOps。而这一种就堪称魔幻了。订单、具体如何选型。技术选择需要回归业务本质,极致高可用(跨中心多活、医疗HIS系统、容量、应用架构以及分布式数据库,

分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力,

数据库到底应该如何选?

一、而数据库保持不变,基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。最简单粗暴的办法就是采购多个数据库,

如果只是应用解耦,并伴有高峰值并发、或者再明确一点,

4、可以利用多台服务器池化,一旦抛开互联网业务,金融级一致性,“分布式用户”场景

有些用户的本意是希望节省成本,

2、

2、支持pod级扩缩容。缓存需求高,港口TOS系统等…

2、

业务体量大?上分布式!

3、再对症下药↓

如果是面向海量用户,

分享到: