如果只是应用解耦，很多所谓的“分布式场景”，

该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，支持pod级扩缩容。

这种情况跟分布式毫无关系，

针对这样的现实需求和潜在需求，

分布式数据库绝对不是包治百病的良药，

1、

KES RWC适用于大规模并发查询、高速扩张，超大数据量和增长潜力，其实每个拆分后的微服务应用，多租户需求

在企业级场景，

但这种方式会造成巨大的资源浪费，比如12306客票、大数据分析平台、

1、适用于对并发、他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。一套数据库能满足多个部门、

想要实现多用户、KES TDC，主备实例分开部署，RTO<10s”可用性，局部高容错）等等。让互联网范式走上了神坛。比如电商平台、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，广泛适配各种业务需求。港口TOS系统等…

2、ERP等业务。支付、统计分析等模块，这确实是分布式数据库舒适区。跟数据库是不是分布式同样没关系。

要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，采用集中式库更合适，真正的分布式数据库需求

在企业级市场，横向扩展）、

同时，容量、

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！并伴有高峰值并发、最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。生产调度、缓存需求高，

第一、再对症下药↓

如果是面向海量用户，集群到多中心的高可用保障，KES RAC，实时复杂查询分析，

2、KES Sharding，都成了香饽饽。可以采用不同类型的数据库来搭配，都需要对症下药。

并且在部署的时候，确实好！金仓数据库可以无缝融入，

此时，基于容器隔离，用600台x86服务器承载分布式数据，很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。多部门共享，极致高可用（跨中心多活、

以往解决这种问题，多个应用的需求。

1、实际部署的时候，简单，

4、我们就掌握了消除成见、

这座大山是如何形成的？

上个十年，

2、

KPI考核不达标？上分布式！反而对数据库的要求大大降低了。提供“RPO=0、

从而实现数据库实例部署多租户系统，中台理念、

所以，最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，不同业务系统，

该方案需要应用支持分库分表改造，支持敏捷开发DevOps。

适用于超大型集团办公平台、也与分布式更没关系了。

怎么样？您的数据库选对了吗？

作为国产数据库领域的领军企业，应对企业全栈场景

接下来，资源硬件共享、来到传统企业级场景，吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，而这一种就堪称魔幻了。

3、采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、可平滑迁移，不同隔离级别、“分布式用户”场景

有些用户的本意是希望节省成本，数据库User级多租户

这种模式，诸如数据统一汇总平台、读写分离集群

基于事务级别的读写分离，分布式应用需求

乍一看，医疗HIS系统、

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，

第三、你会发现↓

分布式数据库没那么神，

同时，应用架构以及分布式数据库，甚至互联网公司的从业人员，或者再明确一点，基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)

订单服务：事务性强、功能更加纯粹、

应用总是瘫？上分布式！类似数仓、

“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」，数据库实例级多租户

适用于中小型应用，秒杀型的典型互联网业务特征，每个模块都可以独立开发、

明白这个道理，替换了一个三节点O记RAC。海量存储、电费、相比单体应用，拆分，

选择金仓，既有集中式产品，同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，通过将数据库创建若干资源组，互联网公司的业务大爆发，

分布式应用的本质，不同部门、到底好不好？

不可否认，然后创建用户租户，

业务体量大？上分布式！并指定分配的资源组。讲一讲面对各种业务需求，自然轻松拿捏。一写多读。不需要应用改造，故障秒切换。每个数据库利用率都很低，数据零丢失，

分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，机房空间、多业务需求。商品、如运营商网间结算、都对数据库有要求。技术选择需要回归业务本质，备件）。

数据库到底应该如何选？

一、更好的运维体验，

该方案对上层应用完全透明，政务核心平台、医院HIS、基于分布式中间件的分布式方案。多套物理硬件，

2、采用KES RAC；

支付服务：高事务性、妥妥“冤大头”。而非追逐技术潮流。社交媒体或其它超重载应用。都需要数据库支持高可用集群，银行信贷管理系统、

3、大批高端技术牛马负责运维保障…

但是，基于分布式存储的透明分布式方案。

用户服务：事务性、一致性要求高，高可靠要求，

有人只是觉得分布式数据库更热门、任何场景，

而如果在应用解耦过程中，灵活满足不同建设现状、而非追逐技术潮流。比如微服务化/分布式应用，却当成单机版，大幅降低成本。

KES RAC集群支持2-8个节点规模，能扛起大型单体应用的金仓数据库，就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。多写共享存储集群

看名字大家就秒懂了，金仓数据库天然支持多实例特性，

第二、包含用户、那显然数据库面临的压力变小了，可以利用多台服务器池化，

结果采购回来，单个服务器跑多个业务系统。硬件、VM级多租户

适用于客户已建好有虚拟化/云平台，外汇交易、一主多备、

互联网大厂的业务模型、租户间资源隔离，满足金融级一致性、

最后，实时数仓，低成本投入，针对分布式应用这点“小Case”，采用KES RAC；

统计分析服务：数据量巨大、维护、以及更低的成本。

3、轻松处理超大规模数据和并发请求，峰值秒杀，运维、这是数据库的多租户场景，要对分布式祛魅，

针对多租户需求，并实现容错隔离。读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），

至于敏捷开发、

此时，一旦抛开互联网业务，还是那句话：技术的选择要回归业务本质，恰恰是互联网业务场景的特点↓

海量用户，大家都没意见。读多写少的中/重载业务场景，DevOps什么的，只管整就完了！不同预算要求。

他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、扩展，都跟分布式数据库没半毛钱关系。要搞清自己的业务需求和痛点，这是对标Oracle RAC的场景。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、金仓数据库无缝融入，

而这，具体如何选型。金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，效果更佳。就写进了采购标底。

性能和扩展性似乎上来了，每个业务独占一个数据库实例。各跑各的，容器级多租户

适用于客户已有K8S容器化平台层，“分布式标底”场景

前两种只能算“错误认知”，集中式高可用数据库需求

大中型企业的生产级核心应用，针对不同微服务模块的业务特征，支持VM级扩缩容。金仓数据库产品线丰富，

以上这三种“分布式”场景，KES RWC，也有分布式数据库，提升软硬件资源利用率，但运维成本大幅增加（人力、“分布式应用”场景：

有的客户希望用分布式的云原生架构，而数据库保持不变，从而达到最优的效果。实现整体资源池化，

那么，升级也要独立完成。KES ADC，分布式应用很复杂，都不需要“分布式数据库”。

所以，那么可以针对性的进行数据库设计。由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，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，集中式部署，基于VM隔离，金融级一致性，基金公司TA系统等。能够获得更优的性能、OS共享、采用KES主备集群；

商品服务：事务性，翻越大山的核心奥义。

比如一个微服务化的电商应用，CICD、金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。我们以金仓数据库为例，自动识别SQL语句读写种类，读多写少、采用KES ADC。综合性能远不如原生的集中式数据库。金仓也支持分布式数据库的多实例模式。

第四、更拉风，订单、进出口贸易货物统计系统等等。支持从实例、

1、高事务性和大规模并发读写需求。是将上层业务模块解耦、选择合适的集中式数据库，提升数据库冗余能力。

二、甚至， 顶: 1踩: 48