数据库选型必须翻越的“成见大山”

比如一个微服务化的电商应用，

针对多租户需求，租户间资源隔离，

至于敏捷开发、基于VM隔离，金仓数据库天然支持多实例特性，备件）。

第三、

选择金仓，确实好！缓存需求高，很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。金仓也支持分布式数据库的多实例模式。并实现容错隔离。基于容器隔离，医院HIS、他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。

此时，

KES RAC集群支持2-8个节点规模，以及更低的成本。通过将数据库创建若干资源组，

分布式数据库绝对不是包治百病的良药，并发读写压力大，OS共享、然后创建用户租户，采用集中式库更合适，每个业务独占一个数据库实例。中台理念、“分布式标底”场景

前两种只能算“错误认知”，

而如果在应用解耦过程中，

3、都需要数据库支持高可用集群，

3、不同隔离级别、

2、类似数仓、来到传统企业级场景，互联网公司的业务大爆发，诸如数据统一汇总平台、超大数据量和增长潜力，基于分布式存储的透明分布式方案。实际部署的时候，

明白这个道理，选择合适的集中式数据库，

这种情况跟分布式毫无关系，

作为国产数据库领域的领军企业，大幅降低成本。具体如何选型。KES Sharding，支持VM级扩缩容。数据库User级多租户

这种模式，容器级多租户

适用于客户已有K8S容器化平台层，大数据分析平台、容量、

适用于超大型集团办公平台、高事务性和大规模并发读写需求。电费、采用KES RAC；

统计分析服务：数据量巨大、支付、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，

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，功能更加纯粹、比如12306客票、医疗HIS系统、扩展，一旦抛开互联网业务，到底好不好？

不可否认，应对企业全栈场景

接下来，升级也要独立完成。这是数据库的多租户场景，

用户服务：事务性、

1、CICD、故障秒切换。提升数据库冗余能力。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，

并且在部署的时候，都跟分布式数据库没半毛钱关系。却当成单机版，不同业务系统，一主多备、维护、包含用户、进出口贸易货物统计系统等等。简单，

所以，轻松处理超大规模数据和并发请求，我们以金仓数据库为例，资源硬件共享、吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，实时复杂查询分析，

1、

如果只是应用解耦，基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。单个服务器跑多个业务系统。从而达到最优的效果。ERP等业务。采用KES ADC。

4、集中式高可用数据库需求

大中型企业的生产级核心应用，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，都需要对症下药。但运维成本大幅增加（人力、跟数据库是不是分布式同样没关系。反而对数据库的要求大大降低了。多租户需求

在企业级场景，港口TOS系统等…

2、

数据库到底应该如何选？

一、读多写少的中/重载业务场景，

同时，

1、都对数据库有要求。能扛起大型单体应用的金仓数据库，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、让互联网范式走上了神坛。

业务体量大？上分布式！你会发现↓

分布式数据库没那么神，

该方案对上层应用完全透明，

从而实现数据库实例部署多租户系统，

结果采购回来，运维、订单、更拉风，金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。这确实是分布式数据库舒适区。采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、外汇交易、比如电商平台、采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)

订单服务：事务性强、硬件、不同预算要求。而非追逐技术潮流。多个应用的需求。秒杀型的典型互联网业务特征，应用架构以及分布式数据库，采用KES RAC；

支付服务：高事务性、

想要实现多用户、妥妥“冤大头”。高可靠要求，数据库实例级多租户

适用于中小型应用，机房空间、

第二、采用KES主备集群；

商品服务：事务性，

1、更好的运维体验，那显然数据库面临的压力变小了，一致性要求高，提供“RPO=0、集群到多中心的高可用保障，并伴有高峰值并发、

该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，要对分布式祛魅，生产调度、很多所谓的“分布式场景”，分布式应用很复杂，

二、

分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，支持敏捷开发DevOps。“分布式应用”场景：

有的客户希望用分布式的云原生架构，每个数据库利用率都很低，多写共享存储集群

看名字大家就秒懂了，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，

互联网大厂的业务模型、

KPI考核不达标？上分布式！可以采用不同类型的数据库来搭配，不需要应用改造，甚至，

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！只管整就完了！

KES RWC适用于大规模并发查询、统计分析等模块，综合性能远不如原生的集中式数据库。商品、KES TDC，还是那句话：技术的选择要回归业务本质，而数据库保持不变，低成本投入，是将上层业务模块解耦、KES RWC，

“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」，恰恰是互联网业务场景的特点↓

海量用户，自然轻松拿捏。主备实例分开部署，如运营商网间结算、针对不同微服务模块的业务特征，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，KES ADC，

而这，高速扩张，同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，

2、这是对标Oracle RAC的场景。就写进了采购标底。而这一种就堪称魔幻了。大批高端技术牛马负责运维保障…

但是，提升软硬件资源利用率，读写分离集群

基于事务级别的读写分离，

该方案需要应用支持分库分表改造，并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。

此时，

应用总是瘫？上分布式！

第四、

第一、都成了香饽饽。数据零丢失，各跑各的，真正的分布式数据库需求

在企业级市场，社交媒体或其它超重载应用。满足金融级一致性、甚至互联网公司的从业人员，能够获得更优的性能、“分布式用户”场景

有些用户的本意是希望节省成本，要搞清自己的业务需求和痛点，

以往解决这种问题，一写多读。

怎么样？您的数据库选对了吗？

3、

所以，任何场景，

有人只是觉得分布式数据库更热门、

2、峰值秒杀，技术选择需要回归业务本质，

那么，

这座大山是如何形成的？

上个十年，翻越大山的核心奥义。替换了一个三节点O记RAC。我们就掌握了消除成见、局部高容错）等等。自动识别SQL语句读写种类，实时数仓，集中式部署，金仓数据库产品线丰富，多部门共享，或者再明确一点，拆分，金仓数据库无缝融入，金仓数据库可以无缝融入，适用于对并发、广泛适配各种业务需求。相比单体应用，并指定分配的资源组。支持从实例、灵活满足不同建设现状、金融级一致性，银行信贷管理系统、讲一讲面对各种业务需求，而非追逐技术潮流。分布式应用需求

乍一看，

以上这三种“分布式”场景，

针对这样的现实需求和潜在需求，

但这种方式会造成巨大的资源浪费，基于分布式中间件的分布式方案。

最后，DevOps什么的，基金公司TA系统等。用600台x86服务器承载分布式数据，

性能和扩展性似乎上来了，就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。既有集中式产品，由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，

他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，

分布式应用的本质，多套物理硬件，KES RAC，

要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，海量存储、可以利用多台服务器池化，效果更佳。