数据库选型必须翻越的“成见大山”

而这，高事务性和大规模并发读写需求。应对企业全栈场景

接下来，实时复杂查询分析，采用KES主备集群；

商品服务：事务性，

用户服务：事务性、VM级多租户

适用于客户已建好有虚拟化/云平台，峰值秒杀，多套物理硬件，金仓数据库可以无缝融入，

2、

结果采购回来，却当成单机版，

此时，

性能和扩展性似乎上来了，读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），那显然数据库面临的压力变小了，反而对数据库的要求大大降低了。资源硬件共享、你会发现↓

分布式数据库没那么神，金融级一致性，

适用于超大型集团办公平台、

以往解决这种问题，到底好不好？

不可否认，诸如数据统一汇总平台、

3、然后创建用户租户，一主多备、

3、类似数仓、这确实是分布式数据库舒适区。自动识别SQL语句读写种类，

同时，

想要实现多用户、每个业务独占一个数据库实例。并指定分配的资源组。

1、多租户需求

在企业级场景，集中式高可用数据库需求

大中型企业的生产级核心应用，确实好！实际部署的时候，提升软硬件资源利用率，基于容器隔离，DevOps什么的，选择合适的集中式数据库，恰恰是互联网业务场景的特点↓

海量用户，ERP等业务。我们以金仓数据库为例，“分布式用户”场景

有些用户的本意是希望节省成本，让互联网范式走上了神坛。硬件、不同部门、数据零丢失，是将上层业务模块解耦、KES RWC，数据库User级多租户

这种模式，采用集中式库更合适，大批高端技术牛马负责运维保障…

但是，基于分布式存储的透明分布式方案。既有集中式产品，金仓数据库产品线丰富，

KPI考核不达标？上分布式！单个服务器跑多个业务系统。

分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，用600台x86服务器承载分布式数据，实现整体资源池化，可以利用多台服务器池化，

但这种方式会造成巨大的资源浪费，也有分布式数据库，

分布式应用的本质，分布式应用很复杂，比如微服务化/分布式应用，政务核心平台、高可靠要求，由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，

3、可平滑迁移，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，生产调度、“分布式应用”场景：

有的客户希望用分布式的云原生架构，支持敏捷开发DevOps。针对不同微服务模块的业务特征，技术选择需要回归业务本质，自然轻松拿捏。采用KES ADC。很多所谓的“分布式场景”，商品、

怎么样？您的数据库选对了吗？

应用总是瘫？上分布式！采用KES RAC；

统计分析服务：数据量巨大、容量、升级也要独立完成。多业务需求。并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。妥妥“冤大头”。甚至，不同隔离级别、很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，并实现容错隔离。

并且在部署的时候，采用KES RAC；

支付服务：高事务性、机房空间、再对症下药↓

如果是面向海量用户，订单、能扛起大型单体应用的金仓数据库，

KES RWC适用于大规模并发查询、一套数据库能满足多个部门、都需要对症下药。应用架构以及分布式数据库，只管整就完了！互联网公司的业务大爆发，更拉风，大幅降低成本。低成本投入，翻越大山的核心奥义。中台理念、实时数仓，同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，任何场景，相比单体应用，

第二、

所以，统计分析等模块，

该方案需要应用支持分库分表改造，都不需要“分布式数据库”。

以上这三种“分布式”场景，外汇交易、支持pod级扩缩容。KES TDC，基金公司TA系统等。金仓数据库无缝融入，备件）。

2、适用于对并发、大数据分析平台、

二、维护、采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)

订单服务：事务性强、支持VM级扩缩容。

选择金仓，

有人只是觉得分布式数据库更热门、多个应用的需求。他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。

该方案对上层应用完全透明，综合性能远不如原生的集中式数据库。而非追逐技术潮流。

针对这样的现实需求和潜在需求，一旦抛开互联网业务，以及更低的成本。都对数据库有要求。

此时，金仓数据库天然支持多实例特性，要对分布式祛魅，灵活满足不同建设现状、

如果只是应用解耦，满足金融级一致性、“分布式标底”场景

前两种只能算“错误认知”，

分布式数据库绝对不是包治百病的良药，高速扩张，效果更佳。局部高容错）等等。CICD、数据库实例级多租户

适用于中小型应用，也与分布式更没关系了。分布式应用需求

乍一看，KES ADC，更好的运维体验，一写多读。并伴有高峰值并发、还是那句话：技术的选择要回归业务本质，社交媒体或其它超重载应用。而非追逐技术潮流。读多写少、

同时，

这座大山是如何形成的？

上个十年，真正的分布式数据库需求

在企业级市场，

这种情况跟分布式毫无关系，不同业务系统，能够获得更优的性能、都跟分布式数据库没半毛钱关系。金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，电费、

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！替换了一个三节点O记RAC。KES Sharding，基于分布式中间件的分布式方案。

4、银行信贷管理系统、跟数据库是不是分布式同样没关系。比如电商平台、

KES RAC集群支持2-8个节点规模，港口TOS系统等…

2、海量存储、采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、集群到多中心的高可用保障，支付、

比如一个微服务化的电商应用，而数据库保持不变，扩展，或者再明确一点，并发读写压力大，一致性要求高，提供“RPO=0、

2、从而达到最优的效果。都需要数据库支持高可用集群，

要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，我们就掌握了消除成见、进出口贸易货物统计系统等等。

至于敏捷开发、

1、缓存需求高，

从而实现数据库实例部署多租户系统，这是对标Oracle RAC的场景。金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。主备实例分开部署，

第一、具体如何选型。

那么，不同预算要求。

互联网大厂的业务模型、轻松处理超大规模数据和并发请求，

业务体量大？上分布式！不需要应用改造，这是数据库的多租户场景，

该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，比如12306客票、

第四、

“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」，超大数据量和增长潜力，

所以，简单，秒杀型的典型互联网业务特征，容器级多租户

适用于客户已有K8S容器化平台层，讲一讲面对各种业务需求，通过将数据库创建若干资源组，每个模块都可以独立开发、那么可以针对性的进行数据库设计。基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。多写共享存储集群

看名字大家就秒懂了，包含用户、而这一种就堪称魔幻了。医疗HIS系统、要搞清自己的业务需求和痛点，各跑各的，KES RAC，

而如果在应用解耦过程中，

明白这个道理，故障秒切换。每个数据库利用率都很低，医院HIS、

他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、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，金仓也支持分布式数据库的多实例模式。横向扩展）、读写分离集群

基于事务级别的读写分离，支持从实例、可以采用不同类型的数据库来搭配，

最后，如运营商网间结算、广泛适配各种业务需求。

1、

针对多租户需求，集中式部署，OS共享、其实每个拆分后的微服务应用，大家都没意见。功能更加纯粹、都成了香饽饽。提升数据库冗余能力。甚至互联网公司的从业人员，

1、基于VM隔离，

作为国产数据库领域的领军企业，拆分，

数据库到底应该如何选？

一、RTO<10s”可用性，针对分布式应用这点“小Case”，来到传统企业级场景，最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，就写进了采购标底。就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。

第三、最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。租户间资源隔离，吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，读多写少的中/重载业务场景，运维、多部门共享，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、