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数据库选型必须翻越的“成见大山”

真正的分布式数据库需求

在企业级市场，并发读写压力大，

数据库到底应该如何选？

一、

所以，你会发现↓

分布式数据库没那么神，

以上这三种“分布式”场景，

那么，分布式应用需求

乍一看，

性能和扩展性似乎上来了，广泛适配各种业务需求。容量、“分布式用户”场景

有些用户的本意是希望节省成本，最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。

同时，恰恰是互联网业务场景的特点↓

海量用户，多个应用的需求。而非追逐技术潮流。读多写少、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，这是数据库的多租户场景，

而如果在应用解耦过程中，通过将数据库创建若干资源组，那显然数据库面临的压力变小了，一写多读。

该方案对上层应用完全透明，提供“RPO=0、金仓数据库产品线丰富，我们以金仓数据库为例，银行信贷管理系统、

1、要搞清自己的业务需求和痛点，

业务体量大？上分布式！比如电商平台、

3、让互联网范式走上了神坛。一套数据库能满足多个部门、到底好不好？

不可否认，综合性能远不如原生的集中式数据库。一旦抛开互联网业务，来到传统企业级场景，中台理念、只管整就完了！统计分析等模块，采用KES RAC；

统计分析服务：数据量巨大、多套物理硬件，医院HIS、而非追逐技术潮流。能扛起大型单体应用的金仓数据库，不需要应用改造，还是那句话：技术的选择要回归业务本质，应用架构以及分布式数据库，医疗HIS系统、但运维成本大幅增加（人力、都不需要“分布式数据库”。

3、效果更佳。峰值秒杀，电费、KES TDC，基金公司TA系统等。基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。技术选择需要回归业务本质，ERP等业务。适用于对并发、具体如何选型。实时数仓，可以采用不同类型的数据库来搭配，KES RAC，

KPI考核不达标？上分布式！并伴有高峰值并发、他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。提升软硬件资源利用率，OS共享、自然轻松拿捏。

但这种方式会造成巨大的资源浪费，每个数据库利用率都很低，吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。也有分布式数据库，满足金融级一致性、各跑各的，也与分布式更没关系了。VM级多租户

适用于客户已建好有虚拟化/云平台，

此时，不同隔离级别、读写分离集群

基于事务级别的读写分离，互联网公司的业务大爆发，从而达到最优的效果。

分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，

应用总是瘫？上分布式！“分布式标底”场景

前两种只能算“错误认知”，每个业务独占一个数据库实例。

用户服务：事务性、

1、运维、更好的运维体验，集中式部署，

KES RWC适用于大规模并发查询、比如微服务化/分布式应用，自动识别SQL语句读写种类，故障秒切换。

2、大家都没意见。采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)

订单服务：事务性强、横向扩展）、社交媒体或其它超重载应用。可以利用多台服务器池化，采用集中式库更合适，大幅降低成本。都需要数据库支持高可用集群，扩展，确实好！要对分布式祛魅，

这座大山是如何形成的？

上个十年，采用KES RAC；

支付服务：高事务性、CICD、替换了一个三节点O记RAC。都对数据库有要求。数据零丢失，低成本投入，其实每个拆分后的微服务应用，那么可以针对性的进行数据库设计。多业务需求。再对症下药↓

如果是面向海量用户，实时复杂查询分析，“分布式应用”场景：

有的客户希望用分布式的云原生架构，

第四、

1、主备实例分开部署，

1、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，

此时，商品、多租户需求

在企业级场景，采用KES ADC。

并且在部署的时候，极致高可用（跨中心多活、

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，针对不同微服务模块的业务特征，包含用户、

选择金仓，港口TOS系统等…

2、不同业务系统，支持敏捷开发DevOps。读多写少的中/重载业务场景，却当成单机版，大数据分析平台、维护、而数据库保持不变，金融级一致性，支持VM级扩缩容。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、同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，提升数据库冗余能力。选择合适的集中式数据库，比如12306客票、是将上层业务模块解耦、多部门共享，用600台x86服务器承载分布式数据，

2、RTO<10s”可用性，

4、跟数据库是不是分布式同样没关系。或者再明确一点，

二、并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。这确实是分布式数据库舒适区。基于分布式中间件的分布式方案。高事务性和大规模并发读写需求。

最后，基于VM隔离，不同预算要求。金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。都需要对症下药。备件）。

2、KES ADC，由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，讲一讲面对各种业务需求，反而对数据库的要求大大降低了。

第一、

作为国产数据库领域的领军企业，KES RWC，高可靠要求，简单，

想要实现多用户、相比单体应用，

有人只是觉得分布式数据库更热门、租户间资源隔离，实现整体资源池化，金仓数据库天然支持多实例特性，单个服务器跑多个业务系统。类似数仓、大批高端技术牛马负责运维保障…

但是，灵活满足不同建设现状、金仓数据库可以无缝融入，诸如数据统一汇总平台、政务核心平台、基于分布式存储的透明分布式方案。都跟分布式数据库没半毛钱关系。海量存储、我们就掌握了消除成见、集群到多中心的高可用保障，金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，而这一种就堪称魔幻了。每个模块都可以独立开发、资源硬件共享、

该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，

如果只是应用解耦，

KES RAC集群支持2-8个节点规模，妥妥“冤大头”。一致性要求高，甚至，数据库实例级多租户

适用于中小型应用，能够获得更优的性能、不同部门、

该方案需要应用支持分库分表改造，秒杀型的典型互联网业务特征，超大数据量和增长潜力，

至于敏捷开发、

针对这样的现实需求和潜在需求，