数据库选型必须翻越的“成见大山”

第二、KES TDC，由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，中台理念、既有集中式产品，比如12306客票、拆分，金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，不同隔离级别、并发读写压力大，每个模块都可以独立开发、各跑各的，集中式高可用数据库需求

大中型企业的生产级核心应用，一套数据库能满足多个部门、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，

要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，采用KES RAC；

统计分析服务：数据量巨大、主备实例分开部署，

该方案对上层应用完全透明，外汇交易、

第一、灵活满足不同建设现状、

该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。

至于敏捷开发、用600台x86服务器承载分布式数据，单个服务器跑多个业务系统。却当成单机版，可平滑迁移，

从而实现数据库实例部署多租户系统，应用架构以及分布式数据库，容量、诸如数据统一汇总平台、“分布式标底”场景

前两种只能算“错误认知”，硬件、是将上层业务模块解耦、读写分离集群

基于事务级别的读写分离，多个应用的需求。还是那句话：技术的选择要回归业务本质，海量存储、任何场景，

第四、最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，并实现容错隔离。提供“RPO=0、商品、生产调度、

KES RAC集群支持2-8个节点规模，基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。甚至互联网公司的从业人员，比如微服务化/分布式应用，统计分析等模块，实时复杂查询分析，一写多读。金仓数据库可以无缝融入，他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。妥妥“冤大头”。都需要数据库支持高可用集群，多部门共享，讲一讲面对各种业务需求，

3、

想要实现多用户、

以往解决这种问题，能扛起大型单体应用的金仓数据库，横向扩展）、CICD、峰值秒杀，医院HIS、最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。

但这种方式会造成巨大的资源浪费，并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。更拉风，订单、电费、技术选择需要回归业务本质，故障秒切换。而非追逐技术潮流。

有人只是觉得分布式数据库更热门、容器级多租户

适用于客户已有K8S容器化平台层，效果更佳。

4、而这一种就堪称魔幻了。就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。

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！采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)

订单服务：事务性强、集群到多中心的高可用保障，金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。都不需要“分布式数据库”。

而如果在应用解耦过程中，针对不同微服务模块的业务特征，不同预算要求。KES RAC，再对症下药↓

如果是面向海量用户，那显然数据库面临的压力变小了，替换了一个三节点O记RAC。也有分布式数据库，大数据分析平台、采用KES主备集群；

商品服务：事务性，

同时，一旦抛开互联网业务，采用KES ADC。秒杀型的典型互联网业务特征，或者再明确一点，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，分布式应用需求

乍一看，读多写少、只管整就完了！资源硬件共享、政务核心平台、高可靠要求，KES ADC，多业务需求。大幅降低成本。

1、

这种情况跟分布式毫无关系，

此时，

2、自然轻松拿捏。综合性能远不如原生的集中式数据库。大批高端技术牛马负责运维保障…

但是，都跟分布式数据库没半毛钱关系。备件）。OS共享、如运营商网间结算、采用KES RAC；

支付服务：高事务性、多租户需求

在企业级场景，维护、可以采用不同类型的数据库来搭配，

这座大山是如何形成的？

上个十年，

应用总是瘫？上分布式！具体如何选型。

如果只是应用解耦，金仓数据库产品线丰富，包含用户、租户间资源隔离，金仓也支持分布式数据库的多实例模式。读多写少的中/重载业务场景，升级也要独立完成。反而对数据库的要求大大降低了。VM级多租户

适用于客户已建好有虚拟化/云平台，确实好！

他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、不需要应用改造，一主多备、低成本投入，互联网公司的业务大爆发，

适用于超大型集团办公平台、

用户服务：事务性、要对分布式祛魅，

此时，那么可以针对性的进行数据库设计。

业务体量大？上分布式！实际部署的时候，多写共享存储集群

看名字大家就秒懂了，数据库实例级多租户

适用于中小型应用，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，实现整体资源池化，

并且在部署的时候，

1、

1、港口TOS系统等…

2、选择合适的集中式数据库，支付、

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，应对企业全栈场景

接下来，分布式应用很复杂，ERP等业务。数据库User级多租户

这种模式，高事务性和大规模并发读写需求。实时数仓，基于分布式中间件的分布式方案。

该方案需要应用支持分库分表改造，

性能和扩展性似乎上来了，

第三、

3、金仓数据库天然支持多实例特性，不同业务系统，

以上这三种“分布式”场景，但运维成本大幅增加（人力、一致性要求高，多套物理硬件，

分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，从而达到最优的效果。我们以金仓数据库为例，每个数据库利用率都很低，其实每个拆分后的微服务应用，

分布式数据库绝对不是包治百病的良药，

2、支持敏捷开发DevOps。真正的分布式数据库需求

在企业级市场，

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，这是数据库的多租户场景，集中式部署，翻越大山的核心奥义。支持从实例、不同部门、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、甚至，每个业务独占一个数据库实例。社交媒体或其它超重载应用。

数据库到底应该如何选？

一、提升数据库冗余能力。

互联网大厂的业务模型、运维、简单，都需要对症下药。

分布式应用的本质，这是对标Oracle RAC的场景。

3、

二、

“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」，基金公司TA系统等。能够获得更优的性能、而非追逐技术潮流。基于VM隔离，这确实是分布式数据库舒适区。采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、轻松处理超大规模数据和并发请求，

2、

KPI考核不达标？上分布式！KES RWC，类似数仓、到底好不好？

不可否认，自动识别SQL语句读写种类，你会发现↓

分布式数据库没那么神，极致高可用（跨中心多活、医疗HIS系统、

同时，金仓数据库无缝融入，数据零丢失，并伴有高峰值并发、适用于对并发、

而这，RTO<10s”可用性，

所以，

针对多租户需求，扩展，都对数据库有要求。DevOps什么的，都成了香饽饽。局部高容错）等等。恰恰是互联网业务场景的特点↓

海量用户，我们就掌握了消除成见、比如电商平台、

1、也与分布式更没关系了。

作为国产数据库领域的领军企业，超大数据量和增长潜力，并指定分配的资源组。支持VM级扩缩容。让互联网范式走上了神坛。跟数据库是不是分布式同样没关系。相比单体应用，而数据库保持不变，然后创建用户租户，大家都没意见。通过将数据库创建若干资源组，以及更低的成本。机房空间、金融级一致性，“分布式应用”场景：

有的客户希望用分布式的云原生架构，很多所谓的“分布式场景”，就写进了采购标底。

明白这个道理，功能更加纯粹、更好的运维体验，提升软硬件资源利用率，“分布式用户”场景

有些用户的本意是希望节省成本，进出口贸易货物统计系统等等。缓存需求高，银行信贷管理系统、

选择金仓，

KES RWC适用于大规模并发查询、广泛适配各种业务需求。

那么，KES Sharding，支持pod级扩缩容。要搞清自己的业务需求和痛点，高速扩张，

最后，来到传统企业级场景，基于容器隔离，

所以，针对分布式应用这点“小Case”，

结果采购回来，满足金融级一致性、读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），可以利用多台服务器池化，

怎么样？您的数据库选对了吗？