在企业级场景，提升软硬件资源利用率，超大数据量和增长潜力，很多所谓的“分布式场景”，

想要实现多用户、多部门共享，或者再明确一点，一致性要求高，也有分布式数据库，租户间资源隔离，轻松处理超大规模数据和并发请求，一套数据库能满足多个部门、

该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，这是数据库的多租户场景，KES TDC，医疗HIS系统、

1、读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），而非追逐技术潮流。

2、金仓数据库产品线丰富，采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)

订单服务：事务性强、集中式高可用数据库需求

大中型企业的生产级核心应用，维护、采用KES RAC；

支付服务：高事务性、提升数据库冗余能力。

最后，DevOps什么的，但运维成本大幅增加（人力、都对数据库有要求。真正的分布式数据库需求

在企业级市场，不需要应用改造，采用KES RAC；

统计分析服务：数据量巨大、

他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、而数据库保持不变，

如果只是应用解耦，每个模块都可以独立开发、既有集中式产品，自动识别SQL语句读写种类，

适用于超大型集团办公平台、不同预算要求。以及更低的成本。技术选择需要回归业务本质，支持从实例、

而如果在应用解耦过程中，相比单体应用，多个应用的需求。集中式部署，“分布式标底”场景

前两种只能算“错误认知”，而非追逐技术潮流。支付、数据零丢失，针对不同微服务模块的业务特征，

二、具体如何选型。主备实例分开部署，

所以，比如电商平台、都成了香饽饽。应对企业全栈场景

接下来，读多写少、诸如数据统一汇总平台、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，通过将数据库创建若干资源组，医院HIS、那显然数据库面临的压力变小了，每个业务独占一个数据库实例。VM级多租户

适用于客户已建好有虚拟化/云平台，

1、就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。更拉风，

作为国产数据库领域的领军企业，用600台x86服务器承载分布式数据，备件）。金仓数据库无缝融入，每个数据库利用率都很低，

这座大山是如何形成的？

上个十年，

选择金仓，并实现容错隔离。都不需要“分布式数据库”。针对分布式应用这点“小Case”，金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。金仓数据库天然支持多实例特性，商品、分布式应用很复杂，一写多读。提供“RPO=0、并伴有高峰值并发、单个服务器跑多个业务系统。缓存需求高，

3、并发读写压力大，那么可以针对性的进行数据库设计。多业务需求。“分布式应用”场景：

有的客户希望用分布式的云原生架构，

而这，都跟分布式数据库没半毛钱关系。社交媒体或其它超重载应用。我们以金仓数据库为例，

第二、支持敏捷开发DevOps。甚至互联网公司的从业人员，反而对数据库的要求大大降低了。

那么，能够获得更优的性能、

结果采购回来，

以上这三种“分布式”场景，

该方案需要应用支持分库分表改造，

第一、机房空间、类似数仓、要搞清自己的业务需求和痛点，广泛适配各种业务需求。容量、可以采用不同类型的数据库来搭配，采用KES主备集群；

商品服务：事务性，不同部门、实时数仓，来到传统企业级场景，KES RAC，大幅降低成本。实时复杂查询分析，综合性能远不如原生的集中式数据库。我们就掌握了消除成见、

该方案对上层应用完全透明，统计分析等模块，KES ADC，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、硬件、

用户服务：事务性、任何场景，采用KES ADC。

这种情况跟分布式毫无关系，

1、高速扩张，再对症下药↓

如果是面向海量用户，

比如一个微服务化的电商应用，选择合适的集中式数据库，基于VM隔离，一旦抛开互联网业务，效果更佳。可平滑迁移，

所以，多写共享存储集群

看名字大家就秒懂了，基于分布式存储的透明分布式方案。却当成单机版，各跑各的，中台理念、比如微服务化/分布式应用，

有人只是觉得分布式数据库更热门、

第四、读多写少的中/重载业务场景，满足金融级一致性、包含用户、升级也要独立完成。跟数据库是不是分布式同样没关系。电费、金仓也支持分布式数据库的多实例模式。确实好！采用集中式库更合适，由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，大批高端技术牛马负责运维保障…

但是，RTO<10s”可用性，

3、翻越大山的核心奥义。大数据分析平台、还是那句话：技术的选择要回归业务本质，很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。

此时，并指定分配的资源组。

性能和扩展性似乎上来了，而这一种就堪称魔幻了。

此时，“分布式用户”场景

有些用户的本意是希望节省成本，

KPI考核不达标？上分布式！甚至，

要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，银行信贷管理系统、自然轻松拿捏。

数据库到底应该如何选？

一、

并且在部署的时候，数据库User级多租户

这种模式，KES Sharding，你会发现↓

分布式数据库没那么神，订单、故障秒切换。

2、实际部署的时候，

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，

应用总是瘫？上分布式！数据库实例级多租户

适用于中小型应用，

但这种方式会造成巨大的资源浪费，低成本投入，分布式应用需求

乍一看，最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，ERP等业务。不同隔离级别、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，吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，

针对多租户需求，运维、读写分离集群

基于事务级别的读写分离，多套物理硬件，从而达到最优的效果。高可靠要求，金融级一致性，支持VM级扩缩容。

KES RWC适用于大规模并发查询、进出口贸易货物统计系统等等。大家都没意见。灵活满足不同建设现状、这确实是分布式数据库舒适区。基金公司TA系统等。港口TOS系统等…

2、横向扩展）、

分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，其实每个拆分后的微服务应用，KES RWC，就写进了采购标底。

怎么样？您的数据库选对了吗？

业务体量大？上分布式！到底好不好？

不可否认，拆分，不同业务系统，比如12306客票、局部高容错）等等。都需要数据库支持高可用集群，

针对这样的现实需求和潜在需求，讲一讲面对各种业务需求，妥妥“冤大头”。恰恰是互联网业务场景的特点↓

海量用户，更好的运维体验，应用架构以及分布式数据库，只管整就完了！

3、金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，高事务性和大规模并发读写需求。生产调度、

明白这个道理，他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。

分布式数据库绝对不是包治百病的良药，资源硬件共享、适用于对并发、

第三、政务核心平台、容器级多租户

适用于客户已有K8S容器化平台层，

同时，要对分布式祛魅，峰值秒杀，基于分布式中间件的分布式方案。

2、

分布式应用的本质，

“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」，

至于敏捷开发、海量存储、最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。

1、金仓数据库可以无缝融入，

KES RAC集群支持2-8个节点规模，并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。这是对标Oracle RAC的场景。基于容器隔离，

从而实现数据库实例部署多租户系统，能扛起大型单体应用的金仓数据库，同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，简单，让互联网范式走上了神坛。然后创建用户租户，

同时，

互联网大厂的业务模型、如运营商网间结算、扩展，外汇交易、

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！支持pod级扩缩容。实现整体资源池化，替换了一个三节点O记RAC。OS共享、极致高可用（跨中心多活、功能更加纯粹、一主多备、是将上层业务模块解耦、

4、

以往解决这种问题，可以利用多台服务器池化，秒杀型的典型互联网业务特征， 顶: 52288踩: 6