数据库选型必须翻越的“成见大山”

并实现容错隔离。

2、基金公司TA系统等。

作为国产数据库领域的领军企业，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，

“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」，海量存储、而非追逐技术潮流。采用KES RAC；

支付服务：高事务性、都对数据库有要求。一套数据库能满足多个部门、数据零丢失，不同部门、不同预算要求。这确实是分布式数据库舒适区。

并且在部署的时候，自然轻松拿捏。横向扩展）、甚至互联网公司的从业人员，多租户需求

在企业级场景，电费、每个模块都可以独立开发、技术选择需要回归业务本质，

二、诸如数据统一汇总平台、替换了一个三节点O记RAC。

KPI考核不达标？上分布式！就写进了采购标底。都不需要“分布式数据库”。最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。讲一讲面对各种业务需求，采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)

订单服务：事务性强、但运维成本大幅增加（人力、真正的分布式数据库需求

在企业级市场，

第一、大数据分析平台、

有人只是觉得分布式数据库更热门、

应用总是瘫？上分布式！基于容器隔离，资源硬件共享、升级也要独立完成。高事务性和大规模并发读写需求。VM级多租户

适用于客户已建好有虚拟化/云平台，很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。

同时，低成本投入，KES RAC，都需要对症下药。

以上这三种“分布式”场景，

2、针对分布式应用这点“小Case”，更好的运维体验，外汇交易、超大数据量和增长潜力，适用于对并发、提升数据库冗余能力。

怎么样？您的数据库选对了吗？

如果是面向海量用户，“分布式标底”场景

前两种只能算“错误认知”，

分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，不同隔离级别、多写共享存储集群

看名字大家就秒懂了，这是对标Oracle RAC的场景。采用集中式库更合适，进出口贸易货物统计系统等等。订单、支持VM级扩缩容。主备实例分开部署，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、就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。互联网公司的业务大爆发，金仓数据库可以无缝融入，读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），应对企业全栈场景

接下来，金仓数据库产品线丰富，或者再明确一点，KES Sharding，采用KES主备集群；

商品服务：事务性，银行信贷管理系统、

从而实现数据库实例部署多租户系统，

1、

第四、其实每个拆分后的微服务应用，我们就掌握了消除成见、比如12306客票、生产调度、

选择金仓，

分布式数据库绝对不是包治百病的良药，维护、

他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、

用户服务：事务性、

所以，

如果只是应用解耦，一致性要求高，支持敏捷开发DevOps。综合性能远不如原生的集中式数据库。

这种情况跟分布式毫无关系，金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。

明白这个道理，机房空间、反而对数据库的要求大大降低了。KES TDC，我们以金仓数据库为例，采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、

该方案需要应用支持分库分表改造，

第二、读多写少、用600台x86服务器承载分布式数据，读写分离集群

基于事务级别的读写分离，

性能和扩展性似乎上来了，金仓数据库无缝融入，KES ADC，

此时，确实好！以及更低的成本。灵活满足不同建设现状、基于VM隔离，更拉风，金仓数据库天然支持多实例特性，峰值秒杀，

但这种方式会造成巨大的资源浪费，能够获得更优的性能、简单，你会发现↓

分布式数据库没那么神，基于分布式中间件的分布式方案。比如电商平台、效果更佳。大家都没意见。功能更加纯粹、并发读写压力大，相比单体应用，容量、

2、

该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，医院HIS、支持pod级扩缩容。针对不同微服务模块的业务特征，

最后，多个应用的需求。应用架构以及分布式数据库，每个业务独占一个数据库实例。实现整体资源池化，而数据库保持不变，要搞清自己的业务需求和痛点，如运营商网间结算、吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，RTO<10s”可用性，自动识别SQL语句读写种类，

要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，轻松处理超大规模数据和并发请求，实际部署的时候，

那么，都需要数据库支持高可用集群，一写多读。DevOps什么的，

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！多部门共享，拆分，

适用于超大型集团办公平台、然后创建用户租户，容器级多租户

适用于客户已有K8S容器化平台层，

3、很多所谓的“分布式场景”，金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，要对分布式祛魅，

至于敏捷开发、让互联网范式走上了神坛。CICD、支持从实例、

1、

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，

分布式应用的本质，任何场景，秒杀型的典型互联网业务特征，分布式应用需求

乍一看，跟数据库是不是分布式同样没关系。都跟分布式数据库没半毛钱关系。采用KES ADC。并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。每个数据库利用率都很低，“分布式应用”场景：

有的客户希望用分布式的云原生架构，能扛起大型单体应用的金仓数据库，而非追逐技术潮流。

想要实现多用户、并伴有高峰值并发、商品、同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，

第三、KES RWC，实时复杂查询分析，集中式部署，大幅降低成本。那显然数据库面临的压力变小了，

此时，具体如何选型。

该方案对上层应用完全透明，金融级一致性，

3、高速扩张，多套物理硬件，各跑各的，由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，只管整就完了！不需要应用改造，

而这，来到传统企业级场景，

互联网大厂的业务模型、备件）。金仓也支持分布式数据库的多实例模式。恰恰是互联网业务场景的特点↓

海量用户，数据库User级多租户

这种模式，

1、

这座大山是如何形成的？

上个十年，还是那句话：技术的选择要回归业务本质，到底好不好？

不可否认，扩展，可以采用不同类型的数据库来搭配，社交媒体或其它超重载应用。读多写少的中/重载业务场景，租户间资源隔离，甚至，这是数据库的多租户场景，

KES RAC集群支持2-8个节点规模，多业务需求。

4、

同时，比如微服务化/分布式应用，却当成单机版，大批高端技术牛马负责运维保障…

但是，而这一种就堪称魔幻了。选择合适的集中式数据库，

针对这样的现实需求和潜在需求，

而如果在应用解耦过程中，提升软硬件资源利用率，中台理念、可以利用多台服务器池化，基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。高可靠要求，一旦抛开互联网业务，

KES RWC适用于大规模并发查询、

针对多租户需求，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，通过将数据库创建若干资源组，局部高容错）等等。OS共享、

以往解决这种问题，缓存需求高，政务核心平台、是将上层业务模块解耦、可平滑迁移，

比如一个微服务化的电商应用，医疗HIS系统、采用KES RAC；

统计分析服务：数据量巨大、既有集中式产品，提供“RPO=0、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，

1、也有分布式数据库，广泛适配各种业务需求。都成了香饽饽。港口TOS系统等…

2、数据库实例级多租户

适用于中小型应用，集群到多中心的高可用保障，ERP等业务。那么可以针对性的进行数据库设计。统计分析等模块，

业务体量大？上分布式！单个服务器跑多个业务系统。也与分布式更没关系了。

所以，支付、硬件、

3、翻越大山的核心奥义。一主多备、实时数仓，运维、从而达到最优的效果。

数据库到底应该如何选？

一、不同业务系统，满足金融级一致性、故障秒切换。最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，极致高可用（跨中心多活、基于分布式存储的透明分布式方案。包含用户、集中式高可用数据库需求

大中型企业的生产级核心应用，他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。并指定分配的资源组。

结果采购回来，类似数仓、