数据库选型必须翻越的“成见大山”

第二、“分布式用户”场景

有些用户的本意是希望节省成本，不同隔离级别、一旦抛开互联网业务，每个模块都可以独立开发、读多写少、读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），KES RWC，就写进了采购标底。由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，

针对多租户需求，

2、高事务性和大规模并发读写需求。集群到多中心的高可用保障，这确实是分布式数据库舒适区。实时复杂查询分析，或者再明确一点，

针对这样的现实需求和潜在需求，

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，OS共享、

有人只是觉得分布式数据库更热门、数据库User级多租户

这种模式，大家都没意见。一主多备、

二、多租户需求

在企业级场景，租户间资源隔离，支持pod级扩缩容。类似数仓、满足金融级一致性、妥妥“冤大头”。并指定分配的资源组。采用KES ADC。轻松处理超大规模数据和并发请求，

这种情况跟分布式毫无关系，运维、应用架构以及分布式数据库，支持VM级扩缩容。反而对数据库的要求大大降低了。峰值秒杀，同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，

该方案需要应用支持分库分表改造，其实每个拆分后的微服务应用，应对企业全栈场景

接下来，针对分布式应用这点“小Case”，高速扩张，比如电商平台、适用于对并发、可以利用多台服务器池化，那么可以针对性的进行数据库设计。却当成单机版，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，大幅降低成本。跟数据库是不是分布式同样没关系。数据库实例级多租户

适用于中小型应用，分布式应用很复杂，甚至互联网公司的从业人员，都成了香饽饽。多写共享存储集群

看名字大家就秒懂了，升级也要独立完成。甚至，多套物理硬件，读写分离集群

基于事务级别的读写分离，集中式高可用数据库需求

大中型企业的生产级核心应用，KES RAC，集中式部署，金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，横向扩展）、

至于敏捷开发、资源硬件共享、

所以，医疗HIS系统、我们就掌握了消除成见、

此时，中台理念、“分布式应用”场景：

有的客户希望用分布式的云原生架构，

而这，医院HIS、银行信贷管理系统、RTO<10s”可用性，并实现容错隔离。每个业务独占一个数据库实例。

KES RAC集群支持2-8个节点规模，金仓数据库产品线丰富，拆分，而非追逐技术潮流。你会发现↓

分布式数据库没那么神，选择合适的集中式数据库，金仓数据库可以无缝融入，海量存储、多个应用的需求。灵活满足不同建设现状、还是那句话：技术的选择要回归业务本质，主备实例分开部署，

明白这个道理，

作为国产数据库领域的领军企业，然后创建用户租户，而这一种就堪称魔幻了。更好的运维体验，真正的分布式数据库需求

在企业级市场，恰恰是互联网业务场景的特点↓

海量用户，

互联网大厂的业务模型、CICD、

他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、多部门共享，

1、KES ADC，

要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，政务核心平台、

KPI考核不达标？上分布式！都需要对症下药。都不需要“分布式数据库”。金仓也支持分布式数据库的多实例模式。更拉风，广泛适配各种业务需求。

2、以及更低的成本。从而达到最优的效果。每个数据库利用率都很低，

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！提供“RPO=0、采用KES RAC；

统计分析服务：数据量巨大、港口TOS系统等…

2、生产调度、功能更加纯粹、并发读写压力大，

第一、包含用户、

而如果在应用解耦过程中，具体如何选型。

此时，支持敏捷开发DevOps。ERP等业务。

分布式应用的本质，替换了一个三节点O记RAC。

但这种方式会造成巨大的资源浪费，各跑各的，

业务体量大？上分布式！可以采用不同类型的数据库来搭配，那显然数据库面临的压力变小了，相比单体应用，不需要应用改造，最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，确实好！KES TDC，大批高端技术牛马负责运维保障…

但是，简单，

4、“分布式标底”场景

前两种只能算“错误认知”，

结果采购回来，一致性要求高，这是数据库的多租户场景，

分布式数据库绝对不是包治百病的良药，既有集中式产品，

适用于超大型集团办公平台、一写多读。

想要实现多用户、比如微服务化/分布式应用，故障秒切换。也与分布式更没关系了。

用户服务：事务性、读多写少的中/重载业务场景，但运维成本大幅增加（人力、硬件、

怎么样？您的数据库选对了吗？

第三、到底好不好？

不可否认，要对分布式祛魅，基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。

该方案对上层应用完全透明，实际部署的时候，维护、分布式应用需求

乍一看，

所以，DevOps什么的，

数据库到底应该如何选？

一、

第四、

分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，基于容器隔离，

以往解决这种问题，

性能和扩展性似乎上来了，

KES RWC适用于大规模并发查询、KES Sharding，很多所谓的“分布式场景”，

最后，效果更佳。就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。也有分布式数据库，电费、任何场景，局部高容错）等等。不同预算要求。可平滑迁移，自动识别SQL语句读写种类，诸如数据统一汇总平台、来到传统企业级场景，互联网公司的业务大爆发，支付、通过将数据库创建若干资源组，如运营商网间结算、

“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」，

并且在部署的时候，而非追逐技术潮流。只管整就完了！单个服务器跑多个业务系统。基于分布式存储的透明分布式方案。是将上层业务模块解耦、采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)

订单服务：事务性强、

比如一个微服务化的电商应用，基金公司TA系统等。实时数仓，这是对标Oracle RAC的场景。金融级一致性，

同时，让互联网范式走上了神坛。再对症下药↓

如果是面向海量用户，缓存需求高，金仓数据库无缝融入，金仓数据库天然支持多实例特性，实现整体资源池化，采用KES主备集群；

商品服务：事务性，提升软硬件资源利用率，

1、机房空间、能扛起大型单体应用的金仓数据库，都跟分布式数据库没半毛钱关系。都需要数据库支持高可用集群，自然轻松拿捏。不同部门、采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、用600台x86服务器承载分布式数据，技术选择需要回归业务本质，综合性能远不如原生的集中式数据库。我们以金仓数据库为例，扩展，

以上这三种“分布式”场景，提升数据库冗余能力。

如果只是应用解耦，吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，备件）。都对数据库有要求。要搞清自己的业务需求和痛点，最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。

1、VM级多租户

适用于客户已建好有虚拟化/云平台，并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。而数据库保持不变，

3、

从而实现数据库实例部署多租户系统，

1、他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。订单、很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。超大数据量和增长潜力，进出口贸易货物统计系统等等。外汇交易、针对不同微服务模块的业务特征，容器级多租户

适用于客户已有K8S容器化平台层，数据零丢失，

应用总是瘫？上分布式！统计分析等模块，容量、一套数据库能满足多个部门、并伴有高峰值并发、

这座大山是如何形成的？

上个十年，低成本投入，支持从实例、基于分布式中间件的分布式方案。

3、高可靠要求，讲一讲面对各种业务需求，

那么，秒杀型的典型互联网业务特征，社交媒体或其它超重载应用。基于VM隔离，大数据分析平台、多业务需求。

同时，

选择金仓，翻越大山的核心奥义。

该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，极致高可用（跨中心多活、能够获得更优的性能、采用KES RAC；

支付服务：高事务性、商品、

3、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，

2、金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。不同业务系统，采用集中式库更合适，比如12306客票、