数据库选型必须翻越的“成见大山”
KES RWC,替换了一个三节点O记RAC。采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)
订单服务:事务性强、可以利用多台服务器池化,港口TOS系统等…

2、“分布式用户”场景
有些用户的本意是希望节省成本,海量存储、很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。
要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况,电费、

1、

但这种方式会造成巨大的资源浪费,采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、多部门共享,金仓数据库可以无缝融入,

二、横向扩展)、分布式应用很复杂,读写请求横向扩展(吞吐量加速比超过0.8),高事务性和大规模并发读写需求。提供“RPO=0、

结果采购回来,通过将数据库创建若干资源组,分布式应用需求
乍一看,
以往解决这种问题,针对分布式应用这点“小Case”,
有人只是觉得分布式数据库更热门、这是数据库的多租户场景,都需要对症下药。采用KES RAC;
统计分析服务:数据量巨大、还是那句话:技术的选择要回归业务本质,局部高容错)等等。选择合适的集中式数据库,只管整就完了!一旦抛开互联网业务,

所以,适用于对并发、KES RAC,而这一种就堪称魔幻了。多写共享存储集群
看名字大家就秒懂了,

那么,最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。

怎么样?您的数据库选对了吗?

KES RAC集群支持2-8个节点规模,并发读写压力大,社交媒体或其它超重载应用。进出口贸易货物统计系统等等。用600台x86服务器承载分布式数据,而非追逐技术潮流。比如电商平台、
KPI考核不达标?上分布式!
适用于超大型集团办公平台、

这种情况跟分布式毫无关系,实时复杂查询分析,金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。可平滑迁移,

3、自然轻松拿捏。诸如数据统一汇总平台、每个数据库利用率都很低,支持pod级扩缩容。生产调度、这是对标Oracle RAC的场景。商品、我们就掌握了消除成见、读多写少、金融级一致性,更好的运维体验,集群到多中心的高可用保障,
作为国产数据库领域的领军企业,
性能和扩展性似乎上来了,
分布式数据库绝对不是包治百病的良药,

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景,由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”,容量、都需要数据库支持高可用集群,

4、并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。每个模块都可以独立开发、跟数据库是不是分布式同样没关系。但运维成本大幅增加(人力、翻越大山的核心奥义。医疗HIS系统、维护、简单,
同时,

2、
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!
至于敏捷开发、大数据分析平台、KES Sharding,其实每个拆分后的微服务应用,支持从实例、
想要实现多用户、
选择金仓,银行信贷管理系统、

而如果在应用解耦过程中,

并且在部署的时候,可以采用不同类型的数据库来搭配,

此时,统计分析等模块,外汇交易、

针对多租户需求,以及更低的成本。峰值秒杀,
业务体量大?上分布式!不同业务系统,类似数仓、数据库User级多租户
这种模式,都跟分布式数据库没半毛钱关系。综合性能远不如原生的集中式数据库。硬件、到底好不好?
不可否认,任何场景,妥妥“冤大头”。支持VM级扩缩容。甚至,

最后,也与分布式更没关系了。KES ADC,扩展,吞吐量扩展性要求高的事务处理场景,金仓数据库天然支持多实例特性,超大数据量和增长潜力,一写多读。针对不同微服务模块的业务特征,租户间资源隔离,各跑各的,基于VM隔离,集中式高可用数据库需求
大中型企业的生产级核心应用,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,
他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、这确实是分布式数据库舒适区。能够获得更优的性能、“分布式标底”场景
前两种只能算“错误认知”,应用架构以及分布式数据库,

3、不同隔离级别、满足金融级一致性、备件)。真正的分布式数据库需求
在企业级市场,

第一、

2、

第四、

2、功能更加纯粹、提升软硬件资源利用率,CICD、大批高端技术牛马负责运维保障…

但是,
如果只是应用解耦,自动识别SQL语句读写种类,容器级多租户
适用于客户已有K8S容器化平台层,具体如何选型。就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。
1、高速扩张,
数据库到底应该如何选?
一、不同部门、VM级多租户
适用于客户已建好有虚拟化/云平台,不需要应用改造,机房空间、广泛适配各种业务需求。互联网公司的业务大爆发,多业务需求。

用户服务:事务性、

第三、如运营商网间结算、缓存需求高,那显然数据库面临的压力变小了,不同预算要求。我们以金仓数据库为例,同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中,多个应用的需求。

1、
第二、比如微服务化/分布式应用,“分布式应用”场景:
有的客户希望用分布式的云原生架构,RTO<10s”可用性,实时数仓,大幅降低成本。基于容器隔离,单个服务器跑多个业务系统。那么可以针对性的进行数据库设计。高可靠要求,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、

“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」,而数据库保持不变,

同时,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,
该方案需要应用支持分库分表改造,采用KES ADC。灵活满足不同建设现状、来到传统企业级场景,
KES RWC适用于大规模并发查询、运维、既有集中式产品,是将上层业务模块解耦、

而这,OS共享、政务核心平台、数据库实例级多租户
适用于中小型应用,比如12306客票、集中式部署,秒杀型的典型互联网业务特征,一致性要求高,金仓也支持分布式数据库的多实例模式。让互联网范式走上了神坛。订单、最简单粗暴的办法就是采购多个数据库,读多写少的中/重载业务场景,故障秒切换。包含用户、金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案,
此时,轻松处理超大规模数据和并发请求,然后创建用户租户,
所以,升级也要独立完成。或者再明确一点,主备实例分开部署,并实现容错隔离。多租户需求
在企业级场景,采用集中式库更合适,很多所谓的“分布式场景”,技术选择需要回归业务本质,读写分离集群
基于事务级别的读写分离,基于分布式存储的透明分布式方案。要搞清自己的业务需求和痛点,能扛起大型单体应用的金仓数据库,每个业务独占一个数据库实例。而非追逐技术潮流。
互联网大厂的业务模型、支付、ERP等业务。拆分,金仓数据库产品线丰富,一套数据库能满足多个部门、一主多备、资源硬件共享、实际部署的时候,
应用总是瘫?上分布式!基于分布式中间件的分布式方案。都不需要“分布式数据库”。
该方案对上层应用完全透明,讲一讲面对各种业务需求,采用KES RAC;
支付服务:高事务性、采用KES主备集群;
商品服务:事务性,
分布式应用的本质,DevOps什么的,恰恰是互联网业务场景的特点↓
海量用户,反而对数据库的要求大大降低了。
从而实现数据库实例部署多租户系统,数据零丢失,中台理念、就写进了采购标底。

以上这三种“分布式”场景,从而达到最优的效果。基金公司TA系统等。都成了香饽饽。却当成单机版,并伴有高峰值并发、实现整体资源池化,
比如一个微服务化的电商应用,
针对这样的现实需求和潜在需求,金仓数据库无缝融入,支持敏捷开发DevOps。也有分布式数据库,

3、再对症下药↓
如果是面向海量用户,低成本投入,多套物理硬件,
该方案适用于大规模AP或者HTAP场景,医院HIS、KES TDC,
明白这个道理,甚至互联网公司的从业人员,要对分布式祛魅,都对数据库有要求。
1、相比单体应用,你会发现↓
分布式数据库没那么神,极致高可用(跨中心多活、提升数据库冗余能力。并指定分配的资源组。效果更佳。

这座大山是如何形成的?
上个十年,基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。确实好!应对企业全栈场景
接下来,更拉风,大家都没意见。
分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力,
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