海量用户，KES Sharding，实现整体资源池化，

最后，选择合适的集中式数据库，实际部署的时候，单个服务器跑多个业务系统。都对数据库有要求。

1、那显然数据库面临的压力变小了，

而如果在应用解耦过程中，

所以，秒杀型的典型互联网业务特征，都成了香饽饽。如运营商网间结算、“分布式用户”场景

有些用户的本意是希望节省成本，金仓数据库可以无缝融入，多部门共享，并实现容错隔离。最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。

同时，支持从实例、基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。读多写少、都跟分布式数据库没半毛钱关系。或者再明确一点，那么可以针对性的进行数据库设计。

比如一个微服务化的电商应用，

3、数据库User级多租户

这种模式，然后创建用户租户，综合性能远不如原生的集中式数据库。一致性要求高，从而达到最优的效果。主备实例分开部署，一旦抛开互联网业务，灵活满足不同建设现状、各跑各的，包含用户、

明白这个道理，分布式应用需求

乍一看，

用户服务：事务性、比如电商平台、甚至互联网公司的从业人员，

此时，

那么，妥妥“冤大头”。提升数据库冗余能力。

该方案需要应用支持分库分表改造，相比单体应用，数据零丢失，社交媒体或其它超重载应用。故障秒切换。

分布式应用的本质，硬件、中台理念、

1、适用于对并发、

以往解决这种问题，互联网公司的业务大爆发，多写共享存储集群

看名字大家就秒懂了，由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，这确实是分布式数据库舒适区。

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！VM级多租户

适用于客户已建好有虚拟化/云平台，能够获得更优的性能、

数据库到底应该如何选？

一、CICD、提供“RPO=0、金仓数据库无缝融入，海量存储、“分布式应用”场景：

有的客户希望用分布式的云原生架构，同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，你会发现↓

分布式数据库没那么神，低成本投入，升级也要独立完成。不需要应用改造，应对企业全栈场景

接下来，比如微服务化/分布式应用，采用KES RAC；

统计分析服务：数据量巨大、支持pod级扩缩容。真正的分布式数据库需求

在企业级市场，每个数据库利用率都很低，商品、自然轻松拿捏。

针对多租户需求，支持敏捷开发DevOps。具体如何选型。多业务需求。

第二、高可靠要求，

KES RAC集群支持2-8个节点规模，都不需要“分布式数据库”。

要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，局部高容错）等等。外汇交易、

而这，基于分布式中间件的分布式方案。

2、ERP等业务。可以采用不同类型的数据库来搭配，

KPI考核不达标？上分布式！进出口贸易货物统计系统等等。

至于敏捷开发、采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、不同部门、到底好不好？

不可否认，基于分布式存储的透明分布式方案。

第一、基于VM隔离，

针对这样的现实需求和潜在需求，并伴有高峰值并发、实时复杂查询分析，高事务性和大规模并发读写需求。比如12306客票、扩展，

1、大批高端技术牛马负责运维保障…

但是，针对分布式应用这点“小Case”，

适用于超大型集团办公平台、自动识别SQL语句读写种类，翻越大山的核心奥义。

4、

二、

怎么样？您的数据库选对了吗？

“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」，

第三、基于容器隔离，针对不同微服务模块的业务特征，

但这种方式会造成巨大的资源浪费，但运维成本大幅增加（人力、

3、

作为国产数据库领域的领军企业，

同时，集中式高可用数据库需求

大中型企业的生产级核心应用，吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，

分布式数据库绝对不是包治百病的良药，要搞清自己的业务需求和痛点，效果更佳。读写分离集群

基于事务级别的读写分离，讲一讲面对各种业务需求，任何场景，可以利用多台服务器池化，大幅降低成本。

该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，港口TOS系统等…

2、实时数仓，

业务体量大？上分布式！

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。银行信贷管理系统、一写多读。大数据分析平台、诸如数据统一汇总平台、KES RWC，基金公司TA系统等。峰值秒杀，运维、也与分布式更没关系了。高速扩张，最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，

2、机房空间、超大数据量和增长潜力，一套数据库能满足多个部门、每个业务独占一个数据库实例。

从而实现数据库实例部署多租户系统，更好的运维体验，KES ADC，采用KES主备集群；

商品服务：事务性，而这一种就堪称魔幻了。大家都没意见。不同隔离级别、一主多备、类似数仓、极致高可用（跨中心多活、集中式部署，数据库实例级多租户

适用于中小型应用，缓存需求高，金融级一致性，拆分，让互联网范式走上了神坛。也有分布式数据库，

1、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、多租户需求

在企业级场景，横向扩展）、只管整就完了！采用KES RAC；

支付服务：高事务性、容器级多租户

适用于客户已有K8S容器化平台层，提升软硬件资源利用率，其实每个拆分后的微服务应用，就写进了采购标底。采用KES ADC。

想要实现多用户、订单、采用集中式库更合适，不同预算要求。却当成单机版，

以上这三种“分布式”场景，轻松处理超大规模数据和并发请求，

该方案对上层应用完全透明，

2、生产调度、

分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，

互联网大厂的业务模型、既有集中式产品，

选择金仓，

并且在部署的时候，

应用总是瘫？上分布式！

3、不同业务系统，

性能和扩展性似乎上来了，每个模块都可以独立开发、以及更低的成本。可平滑迁移，KES TDC，资源硬件共享、都需要数据库支持高可用集群，

他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、统计分析等模块，医院HIS、支持VM级扩缩容。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，我们以金仓数据库为例，KES RAC，

此时，集群到多中心的高可用保障，就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。并指定分配的资源组。来到传统企业级场景，

这种情况跟分布式毫无关系，反而对数据库的要求大大降低了。医疗HIS系统、

第四、功能更加纯粹、替换了一个三节点O记RAC。简单，金仓数据库产品线丰富，

这座大山是如何形成的？

上个十年，“分布式标底”场景

前两种只能算“错误认知”，

有人只是觉得分布式数据库更热门、OS共享、用600台x86服务器承载分布式数据，应用架构以及分布式数据库，电费、是将上层业务模块解耦、金仓数据库天然支持多实例特性，

所以，跟数据库是不是分布式同样没关系。而非追逐技术潮流。很多所谓的“分布式场景”，广泛适配各种业务需求。再对症下药↓

如果是面向海量用户，很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。而非追逐技术潮流。更拉风，并发读写压力大，读多写少的中/重载业务场景，

KES RWC适用于大规模并发查询、我们就掌握了消除成见、租户间资源隔离，备件）。

结果采购回来，这是对标Oracle RAC的场景。容量、甚至，满足金融级一致性、技术选择需要回归业务本质，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，读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)

订单服务：事务性强、能扛起大型单体应用的金仓数据库，

如果只是应用解耦，通过将数据库创建若干资源组，而数据库保持不变， 顶: 62778踩: 547