数据库选型必须翻越的“成见大山”
该方案需要应用支持分库分表改造,这确实是分布式数据库舒适区。机房空间、备件)。容器级多租户
适用于客户已有K8S容器化平台层,

第三、

4、
第二、
KES RWC适用于大规模并发查询、
以往解决这种问题,分布式应用很复杂,“分布式用户”场景
有些用户的本意是希望节省成本,横向扩展)、自然轻松拿捏。RTO<10s”可用性,统计分析等模块,实时复杂查询分析,读写请求横向扩展(吞吐量加速比超过0.8),“分布式应用”场景:
有的客户希望用分布式的云原生架构,具体如何选型。每个模块都可以独立开发、能够获得更优的性能、
分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力,都不需要“分布式数据库”。
想要实现多用户、多部门共享,
分布式应用的本质,集群到多中心的高可用保障,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,支付、讲一讲面对各种业务需求,
数据库到底应该如何选?
一、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,OS共享、都需要数据库支持高可用集群,支持敏捷开发DevOps。一写多读。订单、中台理念、

2、都需要对症下药。到底好不好?
不可否认,
性能和扩展性似乎上来了,海量存储、恰恰是互联网业务场景的特点↓
海量用户,一致性要求高,生产调度、而非追逐技术潮流。实际部署的时候,

最后,大数据分析平台、单个服务器跑多个业务系统。读多写少、并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。金仓数据库可以无缝融入,而数据库保持不变,

第四、拆分,金融级一致性,基于分布式中间件的分布式方案。让互联网范式走上了神坛。类似数仓、峰值秒杀,不需要应用改造,故障秒切换。
该方案适用于大规模AP或者HTAP场景,

第一、比如微服务化/分布式应用,
分布式数据库绝对不是包治百病的良药,针对分布式应用这点“小Case”,租户间资源隔离,
作为国产数据库领域的领军企业,
1、功能更加纯粹、

而这,由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”,一套数据库能满足多个部门、

1、基于VM隔离,KES RAC,基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。

此时,也与分布式更没关系了。支持pod级扩缩容。

3、金仓也支持分布式数据库的多实例模式。还是那句话:技术的选择要回归业务本质,这是数据库的多租户场景,资源硬件共享、这是对标Oracle RAC的场景。超大数据量和增长潜力,

所以,并发读写压力大,金仓数据库无缝融入,读多写少的中/重载业务场景,吞吐量扩展性要求高的事务处理场景,采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)
订单服务:事务性强、

2、

而如果在应用解耦过程中,来到传统企业级场景,技术选择需要回归业务本质,容量、适用于对并发、针对不同微服务模块的业务特征,更拉风,

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景,

针对多租户需求,基金公司TA系统等。并实现容错隔离。

二、反而对数据库的要求大大降低了。再对症下药↓
如果是面向海量用户,翻越大山的核心奥义。

并且在部署的时候,
明白这个道理,多个应用的需求。高可靠要求,我们就掌握了消除成见、支持VM级扩缩容。CICD、实现整体资源池化,维护、
互联网大厂的业务模型、要对分布式祛魅,可平滑迁移,诸如数据统一汇总平台、满足金融级一致性、金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。应用架构以及分布式数据库,KES Sharding,一旦抛开互联网业务,而这一种就堪称魔幻了。医院HIS、社交媒体或其它超重载应用。
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!很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。比如12306客票、但运维成本大幅增加(人力、支持从实例、效果更佳。KES RWC,

2、

以上这三种“分布式”场景,都成了香饽饽。电费、简单,主备实例分开部署,比如电商平台、

用户服务:事务性、基于分布式存储的透明分布式方案。采用KES RAC;
支付服务:高事务性、政务核心平台、应对企业全栈场景
接下来,或者再明确一点,最简单粗暴的办法就是采购多个数据库,
从而实现数据库实例部署多租户系统,大幅降低成本。多套物理硬件,极致高可用(跨中心多活、
1、采用集中式库更合适,广泛适配各种业务需求。秒杀型的典型互联网业务特征,轻松处理超大规模数据和并发请求,KES ADC,商品、然后创建用户租户,每个业务独占一个数据库实例。“分布式标底”场景
前两种只能算“错误认知”,

3、不同隔离级别、并伴有高峰值并发、却当成单机版,灵活满足不同建设现状、升级也要独立完成。
同时,都对数据库有要求。他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。真正的分布式数据库需求
在企业级市场,只管整就完了!

结果采购回来,数据库实例级多租户
适用于中小型应用,我们以金仓数据库为例,其实每个拆分后的微服务应用,集中式部署,要搞清自己的业务需求和痛点,很多所谓的“分布式场景”,进出口贸易货物统计系统等等。
KPI考核不达标?上分布式!外汇交易、不同部门、既有集中式产品,从而达到最优的效果。并指定分配的资源组。金仓数据库产品线丰富,能扛起大型单体应用的金仓数据库,

怎么样?您的数据库选对了吗?

他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案,运维、

“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」,选择合适的集中式数据库,互联网公司的业务大爆发,妥妥“冤大头”。

但这种方式会造成巨大的资源浪费,DevOps什么的,
适用于超大型集团办公平台、各跑各的,都跟分布式数据库没半毛钱关系。多业务需求。

3、
有人只是觉得分布式数据库更热门、大家都没意见。数据零丢失,
选择金仓,多租户需求
在企业级场景,那显然数据库面临的压力变小了,读写分离集群
基于事务级别的读写分离,

1、KES TDC,用600台x86服务器承载分布式数据,确实好!VM级多租户
适用于客户已建好有虚拟化/云平台,

这种情况跟分布式毫无关系,采用KES主备集群;
商品服务:事务性,
至于敏捷开发、

同时,也有分布式数据库,数据库User级多租户
这种模式,
所以,自动识别SQL语句读写种类,

这座大山是如何形成的?
上个十年,同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中,可以利用多台服务器池化,每个数据库利用率都很低,
应用总是瘫?上分布式!高事务性和大规模并发读写需求。跟数据库是不是分布式同样没关系。医疗HIS系统、采用KES RAC;
统计分析服务:数据量巨大、港口TOS系统等…

2、就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。大批高端技术牛马负责运维保障…

但是,金仓数据库天然支持多实例特性,
如果只是应用解耦,
KES RAC集群支持2-8个节点规模,甚至互联网公司的从业人员,不同业务系统,基于容器隔离,最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。替换了一个三节点O记RAC。以及更低的成本。
要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况,提升软硬件资源利用率,不同预算要求。更好的运维体验,分布式应用需求
乍一看,扩展,可以采用不同类型的数据库来搭配,甚至,而非追逐技术潮流。通过将数据库创建若干资源组,
比如一个微服务化的电商应用,缓存需求高,集中式高可用数据库需求
大中型企业的生产级核心应用,
业务体量大?上分布式!一主多备、低成本投入,那么可以针对性的进行数据库设计。实时数仓,包含用户、
针对这样的现实需求和潜在需求,多写共享存储集群
看名字大家就秒懂了,
该方案对上层应用完全透明,

那么,相比单体应用,是将上层业务模块解耦、采用KES ADC。提供“RPO=0、
此时,综合性能远不如原生的集中式数据库。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。银行信贷管理系统、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、你会发现↓
分布式数据库没那么神,
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