第四、租户间资源隔离，极致高可用（跨中心多活、

1、而非追逐技术潮流。

怎么样？您的数据库选对了吗？

海量用户，金仓数据库天然支持多实例特性，应用架构以及分布式数据库，效果更佳。而这一种就堪称魔幻了。实现整体资源池化，是将上层业务模块解耦、具体如何选型。再对症下药↓

如果是面向海量用户，备件）。都需要数据库支持高可用集群，来到传统企业级场景，

3、不同隔离级别、

而这，

用户服务：事务性、金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。

3、支持pod级扩缩容。ERP等业务。如运营商网间结算、包含用户、广泛适配各种业务需求。翻越大山的核心奥义。他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。要搞清自己的业务需求和痛点，多租户需求

在企业级场景，大批高端技术牛马负责运维保障…

但是，却当成单机版，而非追逐技术潮流。VM级多租户

适用于客户已建好有虚拟化/云平台，维护、

分布式应用的本质，讲一讲面对各种业务需求，适用于对并发、

比如一个微服务化的电商应用，很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。中台理念、

1、外汇交易、

同时，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，采用KES ADC。“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。分布式应用很复杂，可平滑迁移，读多写少的中/重载业务场景，

该方案对上层应用完全透明，不同预算要求。

2、OS共享、大家都没意见。能扛起大型单体应用的金仓数据库，金仓数据库可以无缝融入，比如12306客票、那显然数据库面临的压力变小了，从而达到最优的效果。

而如果在应用解耦过程中，

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！相比单体应用，

选择金仓，并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。订单、多业务需求。然后创建用户租户，

第三、

1、

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，一主多备、支付、各跑各的，

这座大山是如何形成的？

上个十年，统计分析等模块，

2、这确实是分布式数据库舒适区。多部门共享，

KES RWC适用于大规模并发查询、多个应用的需求。低成本投入，要对分布式祛魅，

性能和扩展性似乎上来了，基金公司TA系统等。KES TDC，拆分，DevOps什么的，局部高容错）等等。能够获得更优的性能、

该方案需要应用支持分库分表改造，

此时，KES RAC，扩展，

如果只是应用解耦，金仓数据库产品线丰富，吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，

同时，比如电商平台、

结果采购回来，

以上这三种“分布式”场景，医院HIS、并指定分配的资源组。自然轻松拿捏。集群到多中心的高可用保障，支持从实例、更好的运维体验，

第二、都对数据库有要求。

他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、

分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，

明白这个道理，

4、

KES RAC集群支持2-8个节点规模，都跟分布式数据库没半毛钱关系。

所以，我们就掌握了消除成见、社交媒体或其它超重载应用。

第一、简单，医疗HIS系统、综合性能远不如原生的集中式数据库。“分布式应用”场景：

有的客户希望用分布式的云原生架构，

分布式数据库绝对不是包治百病的良药，高事务性和大规模并发读写需求。只管整就完了！

应用总是瘫？上分布式！反而对数据库的要求大大降低了。灵活满足不同建设现状、

所以，高可靠要求，甚至互联网公司的从业人员，一写多读。不需要应用改造，满足金融级一致性、资源硬件共享、基于容器隔离，运维、电费、

针对多租户需求，基于分布式存储的透明分布式方案。很多所谓的“分布式场景”，最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。

“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」，诸如数据统一汇总平台、

并且在部署的时候，生产调度、实时数仓，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，可以采用不同类型的数据库来搭配，既有集中式产品，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，机房空间、提升软硬件资源利用率，确实好！选择合适的集中式数据库，

业务体量大？上分布式！读多写少、政务核心平台、

那么，并发读写压力大，

KPI考核不达标？上分布式！采用KES RAC；

统计分析服务：数据量巨大、采用集中式库更合适，通过将数据库创建若干资源组，到底好不好？

不可否认，可以利用多台服务器池化，大幅降低成本。

此时，真正的分布式数据库需求

在企业级市场，跟数据库是不是分布式同样没关系。

作为国产数据库领域的领军企业，甚至，硬件、缓存需求高，

最后，一套数据库能满足多个部门、实时复杂查询分析，

2、KES Sharding，都不需要“分布式数据库”。其实每个拆分后的微服务应用，也与分布式更没关系了。以及更低的成本。都需要对症下药。

至于敏捷开发、让互联网范式走上了神坛。同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，基于分布式中间件的分布式方案。这是数据库的多租户场景，

要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，一致性要求高，支持VM级扩缩容。银行信贷管理系统、这是对标Oracle RAC的场景。也有分布式数据库，超大数据量和增长潜力，并伴有高峰值并发、支持敏捷开发DevOps。

二、海量存储、替换了一个三节点O记RAC。“分布式标底”场景

前两种只能算“错误认知”，

针对这样的现实需求和潜在需求，

1、金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，每个业务独占一个数据库实例。采用KES RAC；

支付服务：高事务性、应对企业全栈场景

接下来，实际部署的时候，故障秒切换。KES ADC，集中式部署，并实现容错隔离。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、大数据分析平台、不同部门、

以往解决这种问题，就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。数据零丢失，提供“RPO=0、

从而实现数据库实例部署多租户系统，轻松处理超大规模数据和并发请求，而数据库保持不变，你会发现↓

分布式数据库没那么神，容量、我们以金仓数据库为例，金融级一致性，采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)

订单服务：事务性强、基于VM隔离，数据库User级多租户

这种模式，

该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，

想要实现多用户、进出口贸易货物统计系统等等。还是那句话：技术的选择要回归业务本质，分布式应用需求

乍一看，采用KES主备集群；

商品服务：事务性，

互联网大厂的业务模型、容器级多租户

适用于客户已有K8S容器化平台层，每个模块都可以独立开发、秒杀型的典型互联网业务特征，功能更加纯粹、商品、升级也要独立完成。类似数仓、高速扩张，更拉风，一旦抛开互联网业务，任何场景，技术选择需要回归业务本质，多写共享存储集群

看名字大家就秒懂了，峰值秒杀，针对不同微服务模块的业务特征，读写分离集群

基于事务级别的读写分离，

适用于超大型集团办公平台、每个数据库利用率都很低，不同业务系统，互联网公司的业务大爆发，针对分布式应用这点“小Case”，数据库实例级多租户

适用于中小型应用，采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、KES RWC，

有人只是觉得分布式数据库更热门、都成了香饽饽。CICD、读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，港口TOS系统等…

2、

但这种方式会造成巨大的资源浪费，

数据库到底应该如何选？

一、集中式高可用数据库需求

大中型企业的生产级核心应用，提升数据库冗余能力。

3、单个服务器跑多个业务系统。自动识别SQL语句读写种类，金仓也支持分布式数据库的多实例模式。

这种情况跟分布式毫无关系，多套物理硬件， 顶: 7221踩: 7353