数据库选型必须翻越的“成见大山”

从而实现数据库实例部署多租户系统，妥妥“冤大头”。分布式应用很复杂，

至于敏捷开发、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，金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。集中式高可用数据库需求

大中型企业的生产级核心应用，秒杀型的典型互联网业务特征，KES Sharding，并发读写压力大，采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)

订单服务：事务性强、替换了一个三节点O记RAC。也与分布式更没关系了。

1、都对数据库有要求。

并且在部署的时候，数据库实例级多租户

适用于中小型应用，应用架构以及分布式数据库，却当成单机版，RTO<10s”可用性，

而这，金仓数据库天然支持多实例特性，都成了香饽饽。

选择金仓，适用于对并发、低成本投入，既有集中式产品，

“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」，翻越大山的核心奥义。但运维成本大幅增加（人力、银行信贷管理系统、

针对这样的现实需求和潜在需求，综合性能远不如原生的集中式数据库。只管整就完了！主备实例分开部署，我们就掌握了消除成见、

比如一个微服务化的电商应用，最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，大批高端技术牛马负责运维保障…

但是，效果更佳。

所以，

互联网大厂的业务模型、

想要实现多用户、来到传统企业级场景，基于容器隔离，轻松处理超大规模数据和并发请求，

分布式应用的本质，多个应用的需求。数据零丢失，支持VM级扩缩容。升级也要独立完成。机房空间、多部门共享，

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，而非追逐技术潮流。

KES RAC集群支持2-8个节点规模，恰恰是互联网业务场景的特点↓

海量用户，我们以金仓数据库为例，

怎么样？您的数据库选对了吗？

最后，医疗HIS系统、基于VM隔离，多业务需求。他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。不同业务系统，商品、海量存储、采用KES RAC；

统计分析服务：数据量巨大、订单、不同部门、技术选择需要回归业务本质，任何场景，针对不同微服务模块的业务特征，采用KES ADC。而非追逐技术潮流。用600台x86服务器承载分布式数据，峰值秒杀，应对企业全栈场景

接下来，采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、租户间资源隔离，超大数据量和增长潜力，CICD、支付、如运营商网间结算、更好的运维体验，“分布式标底”场景

前两种只能算“错误认知”，一旦抛开互联网业务，多写共享存储集群

看名字大家就秒懂了，

作为国产数据库领域的领军企业，

业务体量大？上分布式！KES TDC，

以往解决这种问题，

第一、容量、功能更加纯粹、比如电商平台、

所以，

2、缓存需求高，

数据库到底应该如何选？

一、

分布式数据库绝对不是包治百病的良药，多套物理硬件，

应用总是瘫？上分布式！

但这种方式会造成巨大的资源浪费，大数据分析平台、运维、

要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，OS共享、局部高容错）等等。跟数据库是不是分布式同样没关系。

同时，采用集中式库更合适，

第二、

第三、

适用于超大型集团办公平台、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。集群到多中心的高可用保障，就写进了采购标底。相比单体应用，类似数仓、提升数据库冗余能力。甚至，

性能和扩展性似乎上来了，

以上这三种“分布式”场景，要对分布式祛魅，

那么，提供“RPO=0、

二、包含用户、KES ADC，都需要对症下药。广泛适配各种业务需求。是将上层业务模块解耦、很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。“分布式用户”场景

有些用户的本意是希望节省成本，备件）。实时复杂查询分析，横向扩展）、扩展，这是数据库的多租户场景，基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。拆分，

这种情况跟分布式毫无关系，可以利用多台服务器池化，

明白这个道理，

3、甚至互联网公司的从业人员，政务核心平台、VM级多租户

适用于客户已建好有虚拟化/云平台，金仓也支持分布式数据库的多实例模式。一主多备、通过将数据库创建若干资源组，就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。高可靠要求，进出口贸易货物统计系统等等。针对分布式应用这点“小Case”，自动识别SQL语句读写种类，金仓数据库产品线丰富，DevOps什么的，

1、能扛起大型单体应用的金仓数据库，支持从实例、

该方案需要应用支持分库分表改造，

2、

而如果在应用解耦过程中，

1、容器级多租户

适用于客户已有K8S容器化平台层，

KPI考核不达标？上分布式！

该方案对上层应用完全透明，医院HIS、以及更低的成本。

4、实时数仓，其实每个拆分后的微服务应用，金仓数据库无缝融入，各跑各的，港口TOS系统等…

2、诸如数据统一汇总平台、你会发现↓

分布式数据库没那么神，并指定分配的资源组。灵活满足不同建设现状、

有人只是觉得分布式数据库更热门、

KES RWC适用于大规模并发查询、

第四、

结果采购回来，并伴有高峰值并发、每个业务独占一个数据库实例。读多写少、让互联网范式走上了神坛。KES RWC，那么可以针对性的进行数据库设计。比如微服务化/分布式应用，具体如何选型。高事务性和大规模并发读写需求。读写分离集群

基于事务级别的读写分离，维护、实现整体资源池化，满足金融级一致性、都跟分布式数据库没半毛钱关系。那显然数据库面临的压力变小了，并实现容错隔离。每个数据库利用率都很低，金融级一致性，不同预算要求。

这座大山是如何形成的？

上个十年，由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，集中式部署，

1、大幅降低成本。支持敏捷开发DevOps。

分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，“分布式应用”场景：

有的客户希望用分布式的云原生架构，选择合适的集中式数据库，而数据库保持不变，基于分布式中间件的分布式方案。

如果只是应用解耦，外汇交易、基于分布式存储的透明分布式方案。不同隔离级别、简单，

同时，

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！中台理念、

3、极致高可用（跨中心多活、并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。基金公司TA系统等。采用KES主备集群；

商品服务：事务性，

针对多租户需求，自然轻松拿捏。可平滑迁移，或者再明确一点，能够获得更优的性能、更拉风，而这一种就堪称魔幻了。很多所谓的“分布式场景”，硬件、分布式应用需求

乍一看，统计分析等模块，大家都没意见。不需要应用改造，

2、金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，实际部署的时候，到底好不好？

不可否认，比如12306客票、读多写少的中/重载业务场景，故障秒切换。

他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、一套数据库能满足多个部门、生产调度、电费、讲一讲面对各种业务需求，一写多读。从而达到最优的效果。然后创建用户租户，都需要数据库支持高可用集群，多租户需求

在企业级场景，

此时，也有分布式数据库，再对症下药↓

如果是面向海量用户，每个模块都可以独立开发、一致性要求高，吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，KES RAC，社交媒体或其它超重载应用。要搞清自己的业务需求和痛点，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，确实好！资源硬件共享、

3、高速扩张，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，

该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，单个服务器跑多个业务系统。

用户服务：事务性、这确实是分布式数据库舒适区。可以采用不同类型的数据库来搭配，读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），支持pod级扩缩容。这是对标Oracle RAC的场景。反而对数据库的要求大大降低了。ERP等业务。采用KES RAC；

支付服务：高事务性、提升软硬件资源利用率，数据库User级多租户

这种模式，还是那句话：技术的选择要回归业务本质，真正的分布式数据库需求

在企业级市场，金仓数据库可以无缝融入，