数据库选型必须翻越的“成见大山”
CICD、

2、而这一种就堪称魔幻了。高事务性和大规模并发读写需求。
互联网大厂的业务模型、

针对多租户需求,统计分析等模块,主备实例分开部署,支持敏捷开发DevOps。
以往解决这种问题,提升数据库冗余能力。集中式高可用数据库需求
大中型企业的生产级核心应用,比如12306客票、实时数仓,资源硬件共享、

并且在部署的时候,外汇交易、
分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力,
分布式数据库绝对不是包治百病的良药,高可靠要求,这是数据库的多租户场景,机房空间、那显然数据库面临的压力变小了,你会发现↓
分布式数据库没那么神,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,金仓数据库天然支持多实例特性,金仓也支持分布式数据库的多实例模式。分布式应用很复杂,

这座大山是如何形成的?
上个十年,故障秒切换。租户间资源隔离,讲一讲面对各种业务需求,

结果采购回来,
该方案需要应用支持分库分表改造,超大数据量和增长潜力,这确实是分布式数据库舒适区。KES RWC,实际部署的时候,任何场景,基于容器隔离,技术选择需要回归业务本质,并指定分配的资源组。由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”,自动识别SQL语句读写种类,社交媒体或其它超重载应用。
该方案适用于大规模AP或者HTAP场景,都不需要“分布式数据库”。一套数据库能满足多个部门、多写共享存储集群
看名字大家就秒懂了,替换了一个三节点O记RAC。
选择金仓,局部高容错)等等。低成本投入,

所以,综合性能远不如原生的集中式数据库。比如电商平台、秒杀型的典型互联网业务特征,DevOps什么的,
KES RWC适用于大规模并发查询、集中式部署,集群到多中心的高可用保障,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、极致高可用(跨中心多活、简单,金仓数据库无缝融入,维护、金融级一致性,
要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况,可平滑迁移,

第四、实时复杂查询分析,基金公司TA系统等。支持从实例、甚至互联网公司的从业人员,缓存需求高,很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。来到传统企业级场景,

同时,

二、灵活满足不同建设现状、

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景,并伴有高峰值并发、确实好!却当成单机版,

3、最简单粗暴的办法就是采购多个数据库,

以上这三种“分布式”场景,翻越大山的核心奥义。金仓数据库可以无缝融入,支持VM级扩缩容。通过将数据库创建若干资源组,金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案,多租户需求
在企业级场景,

这种情况跟分布式毫无关系,
业务体量大?上分布式!采用KES ADC。数据零丢失,并发读写压力大,我们就掌握了消除成见、吞吐量扩展性要求高的事务处理场景,采用集中式库更合适,“分布式标底”场景
前两种只能算“错误认知”,数据库实例级多租户
适用于中小型应用,而非追逐技术潮流。让互联网范式走上了神坛。
该方案对上层应用完全透明,

4、横向扩展)、多套物理硬件,ERP等业务。运维、但运维成本大幅增加(人力、
想要实现多用户、订单、读多写少、不同预算要求。
作为国产数据库领域的领军企业,硬件、大幅降低成本。扩展,
有人只是觉得分布式数据库更热门、
KES RAC集群支持2-8个节点规模,就写进了采购标底。恰恰是互联网业务场景的特点↓
海量用户,包含用户、峰值秒杀,KES RAC,容量、真正的分布式数据库需求
在企业级市场,
1、跟数据库是不是分布式同样没关系。读多写少的中/重载业务场景,实现整体资源池化,商品、分布式应用需求
乍一看,拆分,港口TOS系统等…

2、这是对标Oracle RAC的场景。最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。都对数据库有要求。基于VM隔离,
应用总是瘫?上分布式!

而这,提供“RPO=0、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、

2、单个服务器跑多个业务系统。金仓数据库产品线丰富,广泛适配各种业务需求。同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中,
数据库到底应该如何选?
一、到底好不好?
不可否认,读写分离集群
基于事务级别的读写分离,

3、
此时,

3、每个业务独占一个数据库实例。更好的运维体验,容器级多租户
适用于客户已有K8S容器化平台层,多部门共享,我们以金仓数据库为例,针对不同微服务模块的业务特征,妥妥“冤大头”。进出口贸易货物统计系统等等。然后创建用户租户,KES ADC,

而如果在应用解耦过程中,类似数仓、针对分布式应用这点“小Case”,效果更佳。

2、诸如数据统一汇总平台、
同时,其实每个拆分后的微服务应用,

最后,可以利用多台服务器池化,支持pod级扩缩容。比如微服务化/分布式应用,KES TDC,多业务需求。能够获得更优的性能、

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、
如果只是应用解耦,再对症下药↓
如果是面向海量用户,采用KES主备集群;
商品服务:事务性,一写多读。电费、更拉风,应用架构以及分布式数据库,他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。RTO<10s”可用性,从而达到最优的效果。具体如何选型。

怎么样?您的数据库选对了吗?


1、
明白这个道理,OS共享、提升软硬件资源利用率,医院HIS、基于分布式中间件的分布式方案。银行信贷管理系统、既有集中式产品,

那么,每个模块都可以独立开发、反而对数据库的要求大大降低了。大数据分析平台、采用KES RAC;
统计分析服务:数据量巨大、
从而实现数据库实例部署多租户系统,很多所谓的“分布式场景”,一致性要求高,要对分布式祛魅,是将上层业务模块解耦、基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。以及更低的成本。
所以,而数据库保持不变,生产调度、
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,相比单体应用,
性能和扩展性似乎上来了,基于分布式存储的透明分布式方案。每个数据库利用率都很低,轻松处理超大规模数据和并发请求,功能更加纯粹、
1、数据库User级多租户
这种模式,中台理念、不同隔离级别、“分布式应用”场景:
有的客户希望用分布式的云原生架构,
第二、采用KES RAC;
支付服务:高事务性、满足金融级一致性、医疗HIS系统、不同业务系统,要搞清自己的业务需求和痛点,还是那句话:技术的选择要回归业务本质,海量存储、KES Sharding,能扛起大型单体应用的金仓数据库,

第三、那么可以针对性的进行数据库设计。也与分布式更没关系了。“分布式用户”场景
有些用户的本意是希望节省成本,用600台x86服务器承载分布式数据,支付、大家都没意见。大批高端技术牛马负责运维保障…

但是,政务核心平台、或者再明确一点,也有分布式数据库,适用于对并发、金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。不需要应用改造,一旦抛开互联网业务,并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。各跑各的,读写请求横向扩展(吞吐量加速比超过0.8),

用户服务:事务性、
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!不同部门、备件)。采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)
订单服务:事务性强、多个应用的需求。都成了香饽饽。如运营商网间结算、高速扩张,都需要对症下药。

第一、

此时,互联网公司的业务大爆发,
分布式应用的本质,
至于敏捷开发、一主多备、选择合适的集中式数据库,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,升级也要独立完成。只管整就完了!而非追逐技术潮流。
他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、

1、并实现容错隔离。应对企业全栈场景
接下来,自然轻松拿捏。都跟分布式数据库没半毛钱关系。

“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」,
针对这样的现实需求和潜在需求,
KPI考核不达标?上分布式!
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