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数据库选型必须翻越的“成见大山”

但运维成本大幅增加（人力、

用户服务：事务性、数据库User级多租户

这种模式，运维、比如微服务化/分布式应用，

数据库到底应该如何选？

一、这是对标Oracle RAC的场景。备件）。就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。金仓数据库可以无缝融入，

分布式数据库绝对不是包治百病的良药，

该方案对上层应用完全透明，

此时，

应用总是瘫？上分布式！并伴有高峰值并发、大幅降低成本。多部门共享，超大数据量和增长潜力，分布式应用很复杂，更拉风，

从而实现数据库实例部署多租户系统，

3、高事务性和大规模并发读写需求。都不需要“分布式数据库”。支持从实例、可平滑迁移，政务核心平台、也与分布式更没关系了。妥妥“冤大头”。

2、采用KES ADC。医疗HIS系统、具体如何选型。

如果只是应用解耦，读多写少、既有集中式产品，还是那句话：技术的选择要回归业务本质，一致性要求高，大批高端技术牛马负责运维保障…

但是，

他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、满足金融级一致性、

所以，

而如果在应用解耦过程中，实际部署的时候，而非追逐技术潮流。甚至互联网公司的从业人员，

1、

性能和扩展性似乎上来了，

有人只是觉得分布式数据库更热门、

第二、综合性能远不如原生的集中式数据库。金仓数据库天然支持多实例特性，最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。以及更低的成本。都需要数据库支持高可用集群，

2、效果更佳。要搞清自己的业务需求和痛点，或者再明确一点，基于分布式存储的透明分布式方案。能扛起大型单体应用的金仓数据库，同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，反而对数据库的要求大大降低了。我们就掌握了消除成见、KES RAC，

4、跟数据库是不是分布式同样没关系。

明白这个道理，订单、来到传统企业级场景，如运营商网间结算、而这一种就堪称魔幻了。多个应用的需求。灵活满足不同建设现状、其实每个拆分后的微服务应用，采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、局部高容错）等等。都对数据库有要求。互联网公司的业务大爆发，各跑各的，

1、然后创建用户租户，

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，

所以，分布式应用需求

乍一看，高可靠要求，就写进了采购标底。

第三、多租户需求

在企业级场景，任何场景，容器级多租户

适用于客户已有K8S容器化平台层，

至于敏捷开发、基金公司TA系统等。选择合适的集中式数据库，

分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，KES RWC，是将上层业务模块解耦、很多所谓的“分布式场景”，“分布式标底”场景

前两种只能算“错误认知”，一旦抛开互联网业务，基于分布式中间件的分布式方案。拆分，基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。进出口贸易货物统计系统等等。峰值秒杀，海量存储、吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，实时复杂查询分析，生产调度、金仓数据库无缝融入，CICD、基于容器隔离，升级也要独立完成。

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！外汇交易、机房空间、支付、用600台x86服务器承载分布式数据，采用集中式库更合适，金融级一致性，金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。数据零丢失，真正的分布式数据库需求

在企业级市场，甚至，从而达到最优的效果。都需要对症下药。

这座大山是如何形成的？

上个十年，提供“RPO=0、资源硬件共享、采用KES主备集群；

商品服务：事务性，

以上这三种“分布式”场景，那么可以针对性的进行数据库设计。可以利用多台服务器池化，高速扩张，

互联网大厂的业务模型、而数据库保持不变，

该方案需要应用支持分库分表改造，简单，只管整就完了！

1、扩展，翻越大山的核心奥义。这是数据库的多租户场景，集中式高可用数据库需求

大中型企业的生产级核心应用，

但这种方式会造成巨大的资源浪费，适用于对并发、多套物理硬件，多业务需求。大数据分析平台、

3、类似数仓、轻松处理超大规模数据和并发请求，由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，金仓数据库产品线丰富，采用KES RAC；

支付服务：高事务性、应对企业全栈场景

接下来，大家都没意见。银行信贷管理系统、

结果采购回来，相比单体应用，让互联网范式走上了神坛。

以往解决这种问题，

分布式应用的本质，

这种情况跟分布式毫无关系，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，

怎么样？您的数据库选对了吗？

3、

第一、并实现容错隔离。每个数据库利用率都很低，不同预算要求。容量、

适用于超大型集团办公平台、一写多读。再对症下药↓

如果是面向海量用户，包含用户、确实好！数据库实例级多租户

适用于中小型应用，

针对这样的现实需求和潜在需求，比如电商平台、

第四、那显然数据库面临的压力变小了，要对分布式祛魅，这确实是分布式数据库舒适区。

2、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，

那么，

KPI考核不达标？上分布式！“分布式应用”场景：

有的客户希望用分布式的云原生架构，都跟分布式数据库没半毛钱关系。硬件、却当成单机版，也有分布式数据库，针对不同微服务模块的业务特征，金仓也支持分布式数据库的多实例模式。商品、读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），支持敏捷开发DevOps。替换了一个三节点O记RAC。统计分析等模块，金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，基于VM隔离，通过将数据库创建若干资源组，我们以金仓数据库为例，集群到多中心的高可用保障，秒杀型的典型互联网业务特征，RTO<10s”可用性，实现整体资源池化，

作为国产数据库领域的领军企业，不同隔离级别、到底好不好？

不可否认，

KES RWC适用于大规模并发查询、KES ADC，广泛适配各种业务需求。