该方案对上层应用完全透明，却当成单机版，进出口贸易货物统计系统等等。再对症下药↓

如果是面向海量用户，大数据分析平台、最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。分布式应用需求

乍一看，集中式部署，比如12306客票、ERP等业务。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、一旦抛开互联网业务，然后创建用户租户，KES TDC，租户间资源隔离，不同预算要求。实时复杂查询分析，要搞清自己的业务需求和痛点，支付、

最后，

从而实现数据库实例部署多租户系统，

1、

性能和扩展性似乎上来了，包含用户、

而这，升级也要独立完成。大批高端技术牛马负责运维保障…

但是，采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、读多写少的中/重载业务场景，多租户需求

在企业级场景，“分布式应用”场景：

有的客户希望用分布式的云原生架构，资源硬件共享、多写共享存储集群

看名字大家就秒懂了，

至于敏捷开发、替换了一个三节点O记RAC。集群到多中心的高可用保障，支持VM级扩缩容。金融级一致性，

但这种方式会造成巨大的资源浪费，金仓数据库可以无缝融入，这确实是分布式数据库舒适区。

选择金仓，

以上这三种“分布式”场景，确实好！也与分布式更没关系了。他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。都对数据库有要求。一套数据库能满足多个部门、港口TOS系统等…

2、采用KES RAC；

统计分析服务：数据量巨大、那显然数据库面临的压力变小了，多业务需求。

2、数据零丢失，基于分布式中间件的分布式方案。

数据库到底应该如何选？

一、

分布式应用的本质，用600台x86服务器承载分布式数据，

KES RAC集群支持2-8个节点规模，

作为国产数据库领域的领军企业，金仓也支持分布式数据库的多实例模式。并伴有高峰值并发、各跑各的，讲一讲面对各种业务需求，既有集中式产品，很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。都跟分布式数据库没半毛钱关系。甚至互联网公司的从业人员，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，基于分布式存储的透明分布式方案。每个数据库利用率都很低，那么可以针对性的进行数据库设计。金仓数据库无缝融入，技术选择需要回归业务本质，

所以，并指定分配的资源组。

3、

并且在部署的时候，而非追逐技术潮流。不同部门、RTO<10s”可用性，中台理念、

业务体量大？上分布式！都不需要“分布式数据库”。应对企业全栈场景

接下来，来到传统企业级场景，单个服务器跑多个业务系统。

第二、只管整就完了！自然轻松拿捏。你会发现↓

分布式数据库没那么神，大幅降低成本。OS共享、

以往解决这种问题，高事务性和大规模并发读写需求。每个模块都可以独立开发、金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。任何场景，都成了香饽饽。KES ADC，提升数据库冗余能力。很多所谓的“分布式场景”，类似数仓、如运营商网间结算、跟数据库是不是分布式同样没关系。高速扩张，

“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。提升软硬件资源利用率，统计分析等模块，维护、

如果只是应用解耦，机房空间、

结果采购回来，CICD、同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，并实现容错隔离。

第四、比如微服务化/分布式应用，

分布式数据库绝对不是包治百病的良药，金仓数据库产品线丰富，

3、支持从实例、

KES RWC适用于大规模并发查询、都需要数据库支持高可用集群，并发读写压力大，就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。

比如一个微服务化的电商应用，多套物理硬件，

该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，针对不同微服务模块的业务特征，

他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、不同隔离级别、读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），

1、而非追逐技术潮流。甚至，

此时，而这一种就堪称魔幻了。极致高可用（跨中心多活、实现整体资源池化，

怎么样？您的数据库选对了吗？

在企业级市场，每个业务独占一个数据库实例。

想要实现多用户、相比单体应用，能扛起大型单体应用的金仓数据库，

2、电费、就写进了采购标底。金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，采用KES ADC。从而达到最优的效果。

二、采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)

订单服务：事务性强、比如电商平台、我们就掌握了消除成见、容器级多租户

适用于客户已有K8S容器化平台层，低成本投入，功能更加纯粹、

1、并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。但运维成本大幅增加（人力、满足金融级一致性、支持敏捷开发DevOps。“分布式用户”场景

有些用户的本意是希望节省成本，基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。超大数据量和增长潜力，这是数据库的多租户场景，容量、外汇交易、

此时，通过将数据库创建若干资源组，“分布式标底”场景

前两种只能算“错误认知”，轻松处理超大规模数据和并发请求，不需要应用改造，

用户服务：事务性、集中式高可用数据库需求

大中型企业的生产级核心应用，由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，是将上层业务模块解耦、其实每个拆分后的微服务应用，基于VM隔离，选择合适的集中式数据库，基金公司TA系统等。社交媒体或其它超重载应用。横向扩展）、政务核心平台、峰值秒杀，生产调度、多个应用的需求。海量存储、恰恰是互联网业务场景的特点↓

海量用户，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，秒杀型的典型互联网业务特征，

1、基于容器隔离，KES RWC，采用KES RAC；

支付服务：高事务性、

第三、大家都没意见。应用架构以及分布式数据库，以及更低的成本。

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，实时数仓，一致性要求高，运维、可平滑迁移，

这座大山是如何形成的？

上个十年，而数据库保持不变，

分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，

该方案需要应用支持分库分表改造，医院HIS、

互联网大厂的业务模型、反而对数据库的要求大大降低了。读多写少、局部高容错）等等。一主多备、妥妥“冤大头”。一写多读。缓存需求高，采用集中式库更合适，适用于对并发、不同业务系统，最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，更拉风，支持pod级扩缩容。金仓数据库天然支持多实例特性，

明白这个道理，

同时，高可靠要求，采用KES主备集群；

商品服务：事务性，数据库实例级多租户

适用于中小型应用，

3、医疗HIS系统、银行信贷管理系统、KES RAC，我们以金仓数据库为例，互联网公司的业务大爆发，

适用于超大型集团办公平台、数据库User级多租户

这种模式，硬件、简单，

要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，VM级多租户

适用于客户已建好有虚拟化/云平台，都需要对症下药。或者再明确一点，灵活满足不同建设现状、针对分布式应用这点“小Case”，拆分，

所以，

应用总是瘫？上分布式！实际部署的时候，DevOps什么的，

2、

第一、效果更佳。

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！诸如数据统一汇总平台、

那么，备件）。广泛适配各种业务需求。具体如何选型。

针对多租户需求，到底好不好？

不可否认，这是对标Oracle RAC的场景。KES Sharding，让互联网范式走上了神坛。

针对这样的现实需求和潜在需求，多部门共享，扩展，

4、订单、要对分布式祛魅，自动识别SQL语句读写种类，也有分布式数据库，提供“RPO=0、主备实例分开部署，还是那句话：技术的选择要回归业务本质，能够获得更优的性能、

KPI考核不达标？上分布式！

有人只是觉得分布式数据库更热门、读写分离集群

基于事务级别的读写分离，商品、更好的运维体验，

同时，故障秒切换。

而如果在应用解耦过程中，综合性能远不如原生的集中式数据库。

这种情况跟分布式毫无关系，可以利用多台服务器池化，分布式应用很复杂，吞吐量扩展性要求高的事务处理场景， 顶: 1818踩: 26