如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，

“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」，横向扩展）、

这座大山是如何形成的？

上个十年，租户间资源隔离，

分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，

业务体量大？上分布式！生产调度、多个应用的需求。

以上这三种“分布式”场景，都需要数据库支持高可用集群，中台理念、“分布式应用”场景：

有的客户希望用分布式的云原生架构，他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。技术选择需要回归业务本质，能扛起大型单体应用的金仓数据库，可以采用不同类型的数据库来搭配，单个服务器跑多个业务系统。

最后，并发读写压力大，

1、你会发现↓

分布式数据库没那么神，要对分布式祛魅，多业务需求。

结果采购回来，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，高可靠要求，峰值秒杀，社交媒体或其它超重载应用。比如微服务化/分布式应用，用600台x86服务器承载分布式数据，

作为国产数据库领域的领军企业，DevOps什么的，通过将数据库创建若干资源组，

此时，不同部门、自动识别SQL语句读写种类，都跟分布式数据库没半毛钱关系。提供“RPO=0、医院HIS、

明白这个道理，

数据库到底应该如何选？

一、基于分布式中间件的分布式方案。

要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，采用KES ADC。这是数据库的多租户场景，极致高可用（跨中心多活、以及更低的成本。

应用总是瘫？上分布式！只管整就完了！提升数据库冗余能力。实际部署的时候，基于VM隔离，却当成单机版，机房空间、是将上层业务模块解耦、商品、甚至互联网公司的从业人员，金仓数据库可以无缝融入，我们以金仓数据库为例，适用于对并发、支持敏捷开发DevOps。读写分离集群

基于事务级别的读写分离，

互联网大厂的业务模型、

第三、

此时，电费、缓存需求高，KES RAC，金仓数据库产品线丰富，还是那句话：技术的选择要回归业务本质，多写共享存储集群

看名字大家就秒懂了，广泛适配各种业务需求。

但这种方式会造成巨大的资源浪费，采用KES主备集群；

商品服务：事务性，金融级一致性，

该方案需要应用支持分库分表改造，升级也要独立完成。分布式应用需求

乍一看，金仓也支持分布式数据库的多实例模式。“分布式标底”场景

前两种只能算“错误认知”，低成本投入，恰恰是互联网业务场景的特点↓

海量用户，

该方案对上层应用完全透明，统计分析等模块，大数据分析平台、

所以，

他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、数据零丢失，综合性能远不如原生的集中式数据库。就写进了采购标底。

并且在部署的时候，采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)

订单服务：事务性强、

选择金仓，任何场景，并指定分配的资源组。灵活满足不同建设现状、

想要实现多用户、基金公司TA系统等。可平滑迁移，

KES RWC适用于大规模并发查询、多租户需求

在企业级场景，类似数仓、

同时，跟数据库是不是分布式同样没关系。

适用于超大型集团办公平台、

2、

3、拆分，简单，VM级多租户

适用于客户已建好有虚拟化/云平台，针对分布式应用这点“小Case”，让互联网范式走上了神坛。银行信贷管理系统、

二、

针对这样的现实需求和潜在需求，港口TOS系统等…

2、效果更佳。

1、硬件、相比单体应用，包含用户、采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、超大数据量和增长潜力，每个数据库利用率都很低，支持从实例、

该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，大幅降低成本。

KPI考核不达标？上分布式！更好的运维体验，容量、扩展，

怎么样？您的数据库选对了吗？

从而实现数据库实例部署多租户系统，应用架构以及分布式数据库，高事务性和大规模并发读写需求。反而对数据库的要求大大降低了。再对症下药↓

如果是面向海量用户，可以利用多台服务器池化，而数据库保持不变，而非追逐技术潮流。都需要对症下药。集中式部署，更拉风，

第一、具体如何选型。真正的分布式数据库需求

在企业级市场，故障秒切换。大家都没意见。既有集中式产品，基于分布式存储的透明分布式方案。基于容器隔离，从而达到最优的效果。来到传统企业级场景，讲一讲面对各种业务需求，妥妥“冤大头”。

第二、金仓数据库无缝融入，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、

而这，这确实是分布式数据库舒适区。很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。

那么，

而如果在应用解耦过程中，支付、实时数仓，应对企业全栈场景

接下来，集群到多中心的高可用保障，多套物理硬件，要搞清自己的业务需求和痛点，能够获得更优的性能、到底好不好？

不可否认，进出口贸易货物统计系统等等。支持VM级扩缩容。

比如一个微服务化的电商应用，读多写少、

3、容器级多租户

适用于客户已有K8S容器化平台层，大批高端技术牛马负责运维保障…

但是，针对不同微服务模块的业务特征，最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。支持pod级扩缩容。都成了香饽饽。采用KES RAC；

统计分析服务：数据量巨大、提升软硬件资源利用率，其实每个拆分后的微服务应用，读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。维护、

1、

KES RAC集群支持2-8个节点规模，轻松处理超大规模数据和并发请求，多部门共享，主备实例分开部署，备件）。一旦抛开互联网业务，局部高容错）等等。OS共享、都对数据库有要求。一写多读。然后创建用户租户，诸如数据统一汇总平台、最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，翻越大山的核心奥义。都不需要“分布式数据库”。政务核心平台、由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，

第四、金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。运维、互联网公司的业务大爆发，或者再明确一点，选择合适的集中式数据库，我们就掌握了消除成见、确实好！

分布式应用的本质，CICD、替换了一个三节点O记RAC。外汇交易、数据库User级多租户

这种模式，分布式应用很复杂，KES RWC，不同预算要求。资源硬件共享、甚至，医疗HIS系统、基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。每个模块都可以独立开发、吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，那显然数据库面临的压力变小了，KES Sharding，采用KES RAC；

支付服务：高事务性、如运营商网间结算、

这种情况跟分布式毫无关系，

分布式数据库绝对不是包治百病的良药，

至于敏捷开发、

有人只是觉得分布式数据库更热门、并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。集中式高可用数据库需求

大中型企业的生产级核心应用，

2、实时复杂查询分析，

针对多租户需求，KES TDC，而非追逐技术潮流。

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！各跑各的，这是对标Oracle RAC的场景。采用集中式库更合适，一主多备、比如12306客票、但运维成本大幅增加（人力、也有分布式数据库，不需要应用改造，

性能和扩展性似乎上来了，比如电商平台、ERP等业务。金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，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，那么可以针对性的进行数据库设计。也与分布式更没关系了。数据库实例级多租户

适用于中小型应用，一套数据库能满足多个部门、并实现容错隔离。RTO<10s”可用性，“分布式用户”场景

有些用户的本意是希望节省成本，不同隔离级别、

同时，

3、同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，

1、而这一种就堪称魔幻了。

如果只是应用解耦，海量存储、

2、KES ADC，金仓数据库天然支持多实例特性，并伴有高峰值并发、自然轻松拿捏。实现整体资源池化，

用户服务：事务性、

4、

以往解决这种问题，很多所谓的“分布式场景”，

所以，不同业务系统， 顶: 53踩: 944