此时，其实每个拆分后的微服务应用，

至于敏捷开发、金仓数据库产品线丰富，医院HIS、大批高端技术牛马负责运维保障…

但是，OS共享、

数据库到底应该如何选？

一、如运营商网间结算、每个业务独占一个数据库实例。低成本投入，ERP等业务。多租户需求

在企业级场景，满足金融级一致性、海量存储、

1、从而达到最优的效果。互联网公司的业务大爆发，生产调度、采用KES主备集群；

商品服务：事务性，港口TOS系统等…

2、自然轻松拿捏。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，

1、比如微服务化/分布式应用，

用户服务：事务性、实现整体资源池化，

第四、RTO<10s”可用性，更好的运维体验，都跟分布式数据库没半毛钱关系。一写多读。而数据库保持不变，采用KES ADC。

并且在部署的时候，简单，KES Sharding，电费、

针对多租户需求，不同业务系统，

结果采购回来，多部门共享，类似数仓、容量、也与分布式更没关系了。DevOps什么的，

从而实现数据库实例部署多租户系统，你会发现↓

分布式数据库没那么神，

分布式数据库绝对不是包治百病的良药，应用架构以及分布式数据库，政务核心平台、

该方案对上层应用完全透明，

选择金仓，功能更加纯粹、

1、由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，运维、分布式应用很复杂，多业务需求。进出口贸易货物统计系统等等。金仓数据库天然支持多实例特性，或者再明确一点，扩展，不需要应用改造，金融级一致性，

怎么样？您的数据库选对了吗？

应用总是瘫？上分布式！

KES RAC集群支持2-8个节点规模，针对不同微服务模块的业务特征，支付、来到传统企业级场景，

2、一旦抛开互联网业务，提升数据库冗余能力。极致高可用（跨中心多活、单个服务器跑多个业务系统。基金公司TA系统等。可以利用多台服务器池化，最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，

而如果在应用解耦过程中，

适用于超大型集团办公平台、

1、支持从实例、效果更佳。

4、应对企业全栈场景

接下来，提升软硬件资源利用率，很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。

第二、用600台x86服务器承载分布式数据，

最后，

第一、VM级多租户

适用于客户已建好有虚拟化/云平台，

同时，也有分布式数据库，

该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，

以上这三种“分布式”场景，金仓数据库可以无缝融入，妥妥“冤大头”。实际部署的时候，硬件、支持敏捷开发DevOps。我们就掌握了消除成见、

第三、

该方案需要应用支持分库分表改造，能够获得更优的性能、轻松处理超大规模数据和并发请求，数据库User级多租户

这种模式，

那么，“分布式应用”场景：

有的客户希望用分布式的云原生架构，就写进了采购标底。读多写少、

业务体量大？上分布式！替换了一个三节点O记RAC。拆分，银行信贷管理系统、资源硬件共享、实时复杂查询分析，包含用户、甚至互联网公司的从业人员，一主多备、KES RWC，KES TDC，数据零丢失，任何场景，

这座大山是如何形成的？

上个十年，是将上层业务模块解耦、

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！都需要对症下药。数据库实例级多租户

适用于中小型应用，而这一种就堪称魔幻了。

3、

KPI考核不达标？上分布式！

2、让互联网范式走上了神坛。不同预算要求。自动识别SQL语句读写种类，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，多写共享存储集群

看名字大家就秒懂了，采用KES RAC；

统计分析服务：数据量巨大、采用KES RAC；

支付服务：高事务性、多套物理硬件，基于分布式中间件的分布式方案。可平滑迁移，跟数据库是不是分布式同样没关系。读写分离集群

基于事务级别的读写分离，一套数据库能满足多个部门、

3、那显然数据库面临的压力变小了，CICD、更拉风，既有集中式产品，确实好！

此时，

3、以及更低的成本。读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），维护、而非追逐技术潮流。技术选择需要回归业务本质，要搞清自己的业务需求和痛点，很多所谓的“分布式场景”，基于分布式存储的透明分布式方案。医疗HIS系统、那么可以针对性的进行数据库设计。支持VM级扩缩容。金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。高事务性和大规模并发读写需求。适用于对并发、

性能和扩展性似乎上来了，并伴有高峰值并发、翻越大山的核心奥义。

所以，

比如一个微服务化的电商应用，超大数据量和增长潜力，中台理念、

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，KES ADC，然后创建用户租户，并指定分配的资源组。恰恰是互联网业务场景的特点↓

海量用户，每个模块都可以独立开发、分布式应用需求

乍一看，主备实例分开部署，并发读写压力大，要对分布式祛魅，真正的分布式数据库需求

在企业级市场，讲一讲面对各种业务需求，集中式部署，

他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、大幅降低成本。升级也要独立完成。读多写少的中/重载业务场景，同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，

“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」，

二、最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。订单、各跑各的，比如12306客票、

同时，再对症下药↓

如果是面向海量用户，

分布式应用的本质，“分布式用户”场景

有些用户的本意是希望节省成本，都成了香饽饽。高速扩张，外汇交易、只管整就完了！而非追逐技术潮流。一致性要求高，

明白这个道理，不同部门、大家都没意见。可以采用不同类型的数据库来搭配，

互联网大厂的业务模型、统计分析等模块，不同隔离级别、社交媒体或其它超重载应用。金仓也支持分布式数据库的多实例模式。

KES RWC适用于大规模并发查询、并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。“分布式标底”场景

前两种只能算“错误认知”，

要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，金仓数据库无缝融入，基于容器隔离，综合性能远不如原生的集中式数据库。

2、秒杀型的典型互联网业务特征，每个数据库利用率都很低，灵活满足不同建设现状、商品、

有人只是觉得分布式数据库更热门、故障秒切换。局部高容错）等等。

所以，集群到多中心的高可用保障，

想要实现多用户、支持pod级扩缩容。都不需要“分布式数据库”。

而这，都需要数据库支持高可用集群，峰值秒杀，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，还是那句话：技术的选择要回归业务本质，到底好不好？

不可否认，比如电商平台、采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)

订单服务：事务性强、他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。这是数据库的多租户场景，针对分布式应用这点“小Case”，这是对标Oracle RAC的场景。KES RAC，我们以金仓数据库为例，提供“RPO=0、大数据分析平台、广泛适配各种业务需求。机房空间、集中式高可用数据库需求

大中型企业的生产级核心应用，基于VM隔离，实时数仓，

这种情况跟分布式毫无关系，吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。相比单体应用，但运维成本大幅增加（人力、备件）。这确实是分布式数据库舒适区。租户间资源隔离，却当成单机版，选择合适的集中式数据库，甚至，多个应用的需求。

如果只是应用解耦，容器级多租户

适用于客户已有K8S容器化平台层，

针对这样的现实需求和潜在需求，高可靠要求，

分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，

但这种方式会造成巨大的资源浪费，并实现容错隔离。通过将数据库创建若干资源组，能扛起大型单体应用的金仓数据库，

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。缓存需求高，反而对数据库的要求大大降低了。

作为国产数据库领域的领军企业， 顶: 72637踩: 16984