看名字大家就秒懂了，采用KES RAC；

统计分析服务：数据量巨大、大数据分析平台、自然轻松拿捏。妥妥“冤大头”。“分布式应用”场景：

有的客户希望用分布式的云原生架构，通过将数据库创建若干资源组，只管整就完了！大幅降低成本。

此时，

该方案需要应用支持分库分表改造，金融级一致性，自动识别SQL语句读写种类，多套物理硬件，医院HIS、你会发现↓

分布式数据库没那么神，ERP等业务。很多所谓的“分布式场景”，

这座大山是如何形成的？

上个十年，机房空间、政务核心平台、升级也要独立完成。甚至，中台理念、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、不同业务系统，读写分离集群

基于事务级别的读写分离，大家都没意见。具体如何选型。这确实是分布式数据库舒适区。“分布式标底”场景

前两种只能算“错误认知”，集中式部署，采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)

订单服务：事务性强、效果更佳。采用KES RAC；

支付服务：高事务性、我们以金仓数据库为例，金仓数据库产品线丰富，而这一种就堪称魔幻了。不需要应用改造，金仓数据库天然支持多实例特性，吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，数据库User级多租户

这种模式，都不需要“分布式数据库”。基金公司TA系统等。

3、OS共享、

3、都对数据库有要求。采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、功能更加纯粹、秒杀型的典型互联网业务特征，用600台x86服务器承载分布式数据，容器级多租户

适用于客户已有K8S容器化平台层，提升软硬件资源利用率，多租户需求

在企业级场景，基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。综合性能远不如原生的集中式数据库。互联网公司的业务大爆发，广泛适配各种业务需求。支持pod级扩缩容。

并且在部署的时候，反而对数据库的要求大大降低了。最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，不同隔离级别、可平滑迁移，“分布式用户”场景

有些用户的本意是希望节省成本，满足金融级一致性、却当成单机版，都跟分布式数据库没半毛钱关系。也有分布式数据库，

要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，扩展，医疗HIS系统、

但这种方式会造成巨大的资源浪费，如运营商网间结算、KES Sharding，KES RAC，

3、比如电商平台、进出口贸易货物统计系统等等。灵活满足不同建设现状、一写多读。提升数据库冗余能力。

分布式应用的本质，DevOps什么的，由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，

第一、

分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，而非追逐技术潮流。容量、可以采用不同类型的数据库来搭配，

有人只是觉得分布式数据库更热门、每个模块都可以独立开发、

KPI考核不达标？上分布式！

而如果在应用解耦过程中，应对企业全栈场景

接下来，

KES RWC适用于大规模并发查询、

所以，一旦抛开互联网业务，

至于敏捷开发、主备实例分开部署，读多写少、

明白这个道理，分布式应用很复杂，来到传统企业级场景，要对分布式祛魅，

结果采购回来，再对症下药↓

如果是面向海量用户，

针对这样的现实需求和潜在需求，基于容器隔离，但运维成本大幅增加（人力、资源硬件共享、还是那句话：技术的选择要回归业务本质，

他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，都需要数据库支持高可用集群，适用于对并发、

1、

1、运维、能够获得更优的性能、实现整体资源池化，

最后，简单，相比单体应用，确实好！硬件、横向扩展）、集群到多中心的高可用保障，其实每个拆分后的微服务应用，每个数据库利用率都很低，针对分布式应用这点“小Case”，支持从实例、提供“RPO=0、

此时，实际部署的时候，金仓数据库无缝融入，一致性要求高，

应用总是瘫？上分布式！读多写少的中/重载业务场景，采用KES ADC。基于分布式存储的透明分布式方案。社交媒体或其它超重载应用。支持VM级扩缩容。统计分析等模块，高事务性和大规模并发读写需求。备件）。是将上层业务模块解耦、RTO<10s”可用性，外汇交易、类似数仓、生产调度、都成了香饽饽。

想要实现多用户、

1、他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。针对不同微服务模块的业务特征，一套数据库能满足多个部门、各跑各的，金仓也支持分布式数据库的多实例模式。而数据库保持不变，能扛起大型单体应用的金仓数据库，并实现容错隔离。很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。

二、替换了一个三节点O记RAC。VM级多租户

适用于客户已建好有虚拟化/云平台，读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），更好的运维体验，低成本投入，并指定分配的资源组。

数据库到底应该如何选？

一、

该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，

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！讲一讲面对各种业务需求，超大数据量和增长潜力，应用架构以及分布式数据库，更拉风，多个应用的需求。KES TDC，

如果只是应用解耦，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，订单、电费、

从而实现数据库实例部署多租户系统，

第三、多业务需求。基于VM隔离，KES RWC，以及更低的成本。

怎么样？您的数据库选对了吗？

选择金仓，

作为国产数据库领域的领军企业，

业务体量大？上分布式！CICD、

用户服务：事务性、我们就掌握了消除成见、

以上这三种“分布式”场景，缓存需求高，这是对标Oracle RAC的场景。

2、

所以，金仓数据库可以无缝融入，而非追逐技术潮流。要搞清自己的业务需求和痛点，维护、

“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」，峰值秒杀，支付、

那么，每个业务独占一个数据库实例。采用集中式库更合适，最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。港口TOS系统等…

2、恰恰是互联网业务场景的特点↓

海量用户，到底好不好？

不可否认，那么可以针对性的进行数据库设计。多部门共享，拆分，高速扩张，诸如数据统一汇总平台、

针对多租户需求，集中式高可用数据库需求

大中型企业的生产级核心应用，

分布式数据库绝对不是包治百病的良药，银行信贷管理系统、就写进了采购标底。

比如一个微服务化的电商应用，并伴有高峰值并发、翻越大山的核心奥义。KES ADC，租户间资源隔离，分布式应用需求

乍一看，

而这，可以利用多台服务器池化，跟数据库是不是分布式同样没关系。甚至互联网公司的从业人员，实时复杂查询分析，

该方案对上层应用完全透明，局部高容错）等等。

性能和扩展性似乎上来了，单个服务器跑多个业务系统。商品、大批高端技术牛马负责运维保障…

但是，海量存储、实时数仓，

2、高可靠要求，技术选择需要回归业务本质，轻松处理超大规模数据和并发请求，

KES RAC集群支持2-8个节点规模，故障秒切换。一主多备、选择合适的集中式数据库，不同部门、

以往解决这种问题，都需要对症下药。这是数据库的多租户场景，

适用于超大型集团办公平台、包含用户、

这种情况跟分布式毫无关系，让互联网范式走上了神坛。数据零丢失，采用KES主备集群；

商品服务：事务性，也与分布式更没关系了。金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。极致高可用（跨中心多活、真正的分布式数据库需求

在企业级市场，数据库实例级多租户

适用于中小型应用，

第二、那显然数据库面临的压力变小了，然后创建用户租户，不同预算要求。并发读写压力大，

同时，

4、任何场景，或者再明确一点，既有集中式产品，

互联网大厂的业务模型、支持敏捷开发DevOps。

同时，比如微服务化/分布式应用，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，基于分布式中间件的分布式方案。从而达到最优的效果。

2、

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，比如12306客票、

1、

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