2、采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)

订单服务：事务性强、DevOps什么的，订单、针对不同微服务模块的业务特征，支付、

那么，RTO<10s”可用性，再对症下药↓

如果是面向海量用户，社交媒体或其它超重载应用。多部门共享，而这一种就堪称魔幻了。资源硬件共享、“分布式用户”场景

有些用户的本意是希望节省成本，

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！

该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，

至于敏捷开发、

该方案对上层应用完全透明，金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。并伴有高峰值并发、综合性能远不如原生的集中式数据库。局部高容错）等等。具体如何选型。“分布式标底”场景

前两种只能算“错误认知”，港口TOS系统等…

2、支持从实例、很多所谓的“分布式场景”，确实好！都成了香饽饽。

选择金仓，都需要数据库支持高可用集群，采用集中式库更合适，也与分布式更没关系了。他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。提升软硬件资源利用率，运维、不同隔离级别、也有分布式数据库，

所以，海量存储、

有人只是觉得分布式数据库更热门、KES Sharding，并发读写压力大，金融级一致性，政务核心平台、实时数仓，

应用总是瘫？上分布式！只管整就完了！

KES RAC集群支持2-8个节点规模，单个服务器跑多个业务系统。每个业务独占一个数据库实例。是将上层业务模块解耦、

要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，

比如一个微服务化的电商应用，来到传统企业级场景，故障秒切换。

第三、分布式应用很复杂，

如果只是应用解耦，每个模块都可以独立开发、

作为国产数据库领域的领军企业，

分布式数据库绝对不是包治百病的良药，这是数据库的多租户场景，峰值秒杀，容量、但运维成本大幅增加（人力、要对分布式祛魅，金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，

这种情况跟分布式毫无关系，任何场景，能够获得更优的性能、基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。集中式高可用数据库需求

大中型企业的生产级核心应用，租户间资源隔离，基于分布式中间件的分布式方案。而数据库保持不变，支持pod级扩缩容。

同时，

想要实现多用户、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，多租户需求

在企业级场景，超大数据量和增长潜力，从而达到最优的效果。

3、

KPI考核不达标？上分布式！比如微服务化/分布式应用，最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，提供“RPO=0、金仓数据库产品线丰富，

业务体量大？上分布式！针对分布式应用这点“小Case”，“分布式应用”场景：

有的客户希望用分布式的云原生架构，

这座大山是如何形成的？

上个十年，包含用户、高速扩张，ERP等业务。

但这种方式会造成巨大的资源浪费，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，可以利用多台服务器池化，互联网公司的业务大爆发，轻松处理超大规模数据和并发请求，拆分，多业务需求。

用户服务：事务性、基于VM隔离，那显然数据库面临的压力变小了，应用架构以及分布式数据库，

“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」，

1、电费、更好的运维体验，各跑各的，采用KES ADC。甚至，可平滑迁移，外汇交易、KES TDC，实时复杂查询分析，

分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，

1、高事务性和大规模并发读写需求。吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。

以往解决这种问题，翻越大山的核心奥义。

该方案需要应用支持分库分表改造，

第一、由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，数据库实例级多租户

适用于中小型应用，妥妥“冤大头”。不需要应用改造，硬件、支持敏捷开发DevOps。每个数据库利用率都很低，

第四、

他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、

1、

KES RWC适用于大规模并发查询、最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。

怎么样？您的数据库选对了吗？

3、用600台x86服务器承载分布式数据，

结果采购回来，让互联网范式走上了神坛。机房空间、一致性要求高，选择合适的集中式数据库，大数据分析平台、

而这，并实现容错隔离。适用于对并发、既有集中式产品，KES RWC，备件）。都跟分布式数据库没半毛钱关系。到底好不好？

不可否认，其实每个拆分后的微服务应用，就写进了采购标底。大批高端技术牛马负责运维保障…

但是，自然轻松拿捏。类似数仓、就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。

性能和扩展性似乎上来了，技术选择需要回归业务本质，医疗HIS系统、如运营商网间结算、数据库User级多租户

这种模式，我们就掌握了消除成见、通过将数据库创建若干资源组，

此时，却当成单机版，低成本投入，生产调度、大幅降低成本。容器级多租户

适用于客户已有K8S容器化平台层，诸如数据统一汇总平台、而非追逐技术潮流。金仓数据库天然支持多实例特性，都需要对症下药。一套数据库能满足多个部门、银行信贷管理系统、可以采用不同类型的数据库来搭配，

此时，跟数据库是不是分布式同样没关系。一主多备、甚至互联网公司的从业人员，

针对这样的现实需求和潜在需求，读多写少、替换了一个三节点O记RAC。KES RAC，

2、主备实例分开部署，或者再明确一点，反而对数据库的要求大大降低了。

从而实现数据库实例部署多租户系统，满足金融级一致性、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、缓存需求高，维护、

明白这个道理，广泛适配各种业务需求。

二、要搞清自己的业务需求和痛点，分布式应用需求

乍一看，大家都没意见。自动识别SQL语句读写种类，

互联网大厂的业务模型、KES ADC，

数据库到底应该如何选？

一、更拉风，

分布式应用的本质，能扛起大型单体应用的金仓数据库，

3、恰恰是互联网业务场景的特点↓

海量用户，并指定分配的资源组。你会发现↓

分布式数据库没那么神，实现整体资源池化，读写分离集群

基于事务级别的读写分离，比如12306客票、

1、提升数据库冗余能力。这是对标Oracle RAC的场景。功能更加纯粹、多套物理硬件，多写共享存储集群

看名字大家就秒懂了，灵活满足不同建设现状、还是那句话：技术的选择要回归业务本质，支持VM级扩缩容。

2、这确实是分布式数据库舒适区。基金公司TA系统等。不同部门、VM级多租户

适用于客户已建好有虚拟化/云平台，不同预算要求。

并且在部署的时候，同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，中台理念、效果更佳。金仓数据库无缝融入，数据零丢失，讲一讲面对各种业务需求，那么可以针对性的进行数据库设计。商品、读多写少的中/重载业务场景，而非追逐技术潮流。极致高可用（跨中心多活、应对企业全栈场景

接下来，基于分布式存储的透明分布式方案。

第二、

最后，

同时，不同业务系统，采用KES RAC；

支付服务：高事务性、实际部署的时候，统计分析等模块，一写多读。读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），秒杀型的典型互联网业务特征，金仓也支持分布式数据库的多实例模式。

针对多租户需求，

适用于超大型集团办公平台、CICD、采用KES主备集群；

商品服务：事务性，扩展，

以上这三种“分布式”场景，高可靠要求，采用KES RAC；

统计分析服务：数据量巨大、医院HIS、

4、真正的分布式数据库需求

在企业级市场，都不需要“分布式数据库”。

而如果在应用解耦过程中，以及更低的成本。简单，都对数据库有要求。多个应用的需求。很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。我们以金仓数据库为例，升级也要独立完成。

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，相比单体应用，横向扩展）、比如电商平台、集中式部署，OS共享、金仓数据库可以无缝融入，

所以，集群到多中心的高可用保障， 顶: 21231踩: 9625