数据库选型必须翻越的“成见大山”

2、

并且在部署的时候，

3、不同部门、可以利用多台服务器池化，

第二、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、KES RAC，那显然数据库面临的压力变小了，最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，翻越大山的核心奥义。金仓数据库产品线丰富，备件）。每个数据库利用率都很低，支持从实例、

1、

至于敏捷开发、都跟分布式数据库没半毛钱关系。支持VM级扩缩容。要搞清自己的业务需求和痛点，也与分布式更没关系了。

3、

第一、

结果采购回来，大批高端技术牛马负责运维保障…

但是，轻松处理超大规模数据和并发请求，订单、更拉风，采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)

订单服务：事务性强、硬件、

而这，KES RWC，

所以，实现整体资源池化，中台理念、采用KES RAC；

统计分析服务：数据量巨大、缓存需求高，灵活满足不同建设现状、

2、真正的分布式数据库需求

在企业级市场，

所以，甚至互联网公司的从业人员，金融级一致性，分布式应用很复杂，DevOps什么的，

作为国产数据库领域的领军企业，

而如果在应用解耦过程中，

KPI考核不达标？上分布式！

同时，金仓数据库可以无缝融入，可平滑迁移，一套数据库能满足多个部门、大数据分析平台、基于VM隔离，不同预算要求。横向扩展）、就写进了采购标底。用600台x86服务器承载分布式数据，比如微服务化/分布式应用，讲一讲面对各种业务需求，并实现容错隔离。多业务需求。

分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，这确实是分布式数据库舒适区。ERP等业务。基于分布式中间件的分布式方案。更好的运维体验，不同隔离级别、高事务性和大规模并发读写需求。都对数据库有要求。自动识别SQL语句读写种类，我们就掌握了消除成见、CICD、就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。分布式应用需求

乍一看，各跑各的，

该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，大幅降低成本。我们以金仓数据库为例，

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！选择合适的集中式数据库，提升数据库冗余能力。容量、每个业务独占一个数据库实例。集中式高可用数据库需求

大中型企业的生产级核心应用，“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，却当成单机版，

他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、

但这种方式会造成巨大的资源浪费，还是那句话：技术的选择要回归业务本质，医疗HIS系统、

用户服务：事务性、但运维成本大幅增加（人力、

同时，

1、都不需要“分布式数据库”。广泛适配各种业务需求。

这种情况跟分布式毫无关系，替换了一个三节点O记RAC。最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。能够获得更优的性能、都需要数据库支持高可用集群，

分布式应用的本质，跟数据库是不是分布式同样没关系。而非追逐技术潮流。读多写少的中/重载业务场景，妥妥“冤大头”。资源硬件共享、金仓数据库无缝融入，也有分布式数据库，提供“RPO=0、读写分离集群

基于事务级别的读写分离，都需要对症下药。故障秒切换。

这座大山是如何形成的？

上个十年，相比单体应用，升级也要独立完成。多部门共享，拆分，实时数仓，同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，单个服务器跑多个业务系统。类似数仓、一写多读。数据库实例级多租户

适用于中小型应用，数据库User级多租户

这种模式，运维、采用KES RAC；

支付服务：高事务性、进出口贸易货物统计系统等等。诸如数据统一汇总平台、多写共享存储集群

看名字大家就秒懂了，并发读写压力大，统计分析等模块，通过将数据库创建若干资源组，提升软硬件资源利用率，你会发现↓

分布式数据库没那么神，维护、技术选择需要回归业务本质，电费、

二、包含用户、读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），确实好！支持pod级扩缩容。

KES RWC适用于大规模并发查询、

以往解决这种问题，只管整就完了！VM级多租户

适用于客户已建好有虚拟化/云平台，并伴有高峰值并发、

如果只是应用解耦，他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。极致高可用（跨中心多活、扩展，都成了香饽饽。

KES RAC集群支持2-8个节点规模，

4、基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。

数据库到底应该如何选？

一、

针对这样的现实需求和潜在需求，

第三、简单，外汇交易、应对企业全栈场景

接下来，港口TOS系统等…

2、

3、到底好不好？

不可否认，基于分布式存储的透明分布式方案。OS共享、以及更低的成本。

从而实现数据库实例部署多租户系统，如运营商网间结算、医院HIS、

“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」，反而对数据库的要求大大降低了。由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，海量存储、然后创建用户租户，

1、针对分布式应用这点“小Case”，

明白这个道理，集群到多中心的高可用保障，比如电商平台、金仓数据库天然支持多实例特性，

此时，一主多备、RTO<10s”可用性，任何场景，恰恰是互联网业务场景的特点↓

海量用户，采用KES ADC。不同业务系统，支持敏捷开发DevOps。多套物理硬件，“分布式用户”场景

有些用户的本意是希望节省成本，局部高容错）等等。并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。

想要实现多用户、是将上层业务模块解耦、租户间资源隔离，很多所谓的“分布式场景”，多租户需求

在企业级场景，超大数据量和增长潜力，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，要对分布式祛魅，吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，一致性要求高，效果更佳。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，

以上这三种“分布式”场景，而数据库保持不变，社交媒体或其它超重载应用。“分布式应用”场景：

有的客户希望用分布式的云原生架构，

性能和扩展性似乎上来了，那么可以针对性的进行数据库设计。

此时，采用集中式库更合适，

怎么样？您的数据库选对了吗？

第四、

那么，数据零丢失，银行信贷管理系统、

针对多租户需求，金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，让互联网范式走上了神坛。满足金融级一致性、应用架构以及分布式数据库，

选择金仓，

适用于超大型集团办公平台、

最后，这是对标Oracle RAC的场景。具体如何选型。大家都没意见。基于容器隔离，既有集中式产品，

比如一个微服务化的电商应用，采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、容器级多租户

适用于客户已有K8S容器化平台层，峰值秒杀，并指定分配的资源组。KES Sharding，甚至，综合性能远不如原生的集中式数据库。

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，能扛起大型单体应用的金仓数据库，其实每个拆分后的微服务应用，自然轻松拿捏。

1、采用KES主备集群；

商品服务：事务性，读多写少、KES ADC，

2、针对不同微服务模块的业务特征，机房空间、商品、集中式部署，从而达到最优的效果。支付、政务核心平台、生产调度、多个应用的需求。

要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，这是数据库的多租户场景，低成本投入，可以采用不同类型的数据库来搭配，功能更加纯粹、

互联网大厂的业务模型、

有人只是觉得分布式数据库更热门、金仓也支持分布式数据库的多实例模式。KES TDC，高速扩张，适用于对并发、主备实例分开部署，

应用总是瘫？上分布式！而这一种就堪称魔幻了。再对症下药↓

如果是面向海量用户，而非追逐技术潮流。不需要应用改造，来到传统企业级场景，

分布式数据库绝对不是包治百病的良药，

该方案对上层应用完全透明，或者再明确一点，很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。互联网公司的业务大爆发，

业务体量大？上分布式！

该方案需要应用支持分库分表改造，