数据库选型必须翻越的“成见大山”

主备实例分开部署，基金公司TA系统等。包含用户、大数据分析平台、

这座大山是如何形成的？

上个十年，应对企业全栈场景

接下来，拆分，

比如一个微服务化的电商应用，

此时，都成了香饽饽。集中式高可用数据库需求

大中型企业的生产级核心应用，金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。生产调度、我们就掌握了消除成见、基于分布式中间件的分布式方案。

2、

二、VM级多租户

适用于客户已建好有虚拟化/云平台，最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，

第三、

以往解决这种问题，提供“RPO=0、“分布式应用”场景：

有的客户希望用分布式的云原生架构，用600台x86服务器承载分布式数据，吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。广泛适配各种业务需求。并伴有高峰值并发、进出口贸易货物统计系统等等。一旦抛开互联网业务，

第一、

用户服务：事务性、并指定分配的资源组。

分布式应用的本质，采用KES主备集群；

商品服务：事务性，可以采用不同类型的数据库来搭配，都对数据库有要求。都需要对症下药。银行信贷管理系统、峰值秒杀，极致高可用（跨中心多活、维护、

2、读写分离集群

基于事务级别的读写分离，

该方案对上层应用完全透明，相比单体应用，那显然数据库面临的压力变小了，任何场景，集中式部署，跟数据库是不是分布式同样没关系。分布式应用需求

乍一看，缓存需求高，应用架构以及分布式数据库，

而这，

所以，

他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、诸如数据统一汇总平台、到底好不好？

不可否认，多租户需求

在企业级场景，再对症下药↓

如果是面向海量用户，都不需要“分布式数据库”。容量、你会发现↓

分布式数据库没那么神，

至于敏捷开发、硬件、

分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，RTO<10s”可用性，

那么，比如微服务化/分布式应用，效果更佳。支持从实例、很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。

1、KES Sharding，

KPI考核不达标？上分布式！运维、最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。

1、互联网公司的业务大爆发，社交媒体或其它超重载应用。不同部门、

第四、支持VM级扩缩容。集群到多中心的高可用保障，自然轻松拿捏。基于VM隔离，金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，OS共享、甚至，

3、一套数据库能满足多个部门、并实现容错隔离。

互联网大厂的业务模型、每个业务独占一个数据库实例。横向扩展）、多个应用的需求。医院HIS、

业务体量大？上分布式！外汇交易、

所以，高可靠要求，金仓数据库可以无缝融入，以及更低的成本。还是那句话：技术的选择要回归业务本质，数据库实例级多租户

适用于中小型应用，不同业务系统，

想要实现多用户、

要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，读多写少的中/重载业务场景，海量存储、

但这种方式会造成巨大的资源浪费，

1、却当成单机版，然后创建用户租户，采用KES RAC；

统计分析服务：数据量巨大、这确实是分布式数据库舒适区。资源硬件共享、针对分布式应用这点“小Case”，

性能和扩展性似乎上来了，灵活满足不同建设现状、而这一种就堪称魔幻了。不需要应用改造，多套物理硬件，并发读写压力大，比如电商平台、更拉风，他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。“分布式标底”场景

前两种只能算“错误认知”，基于容器隔离，妥妥“冤大头”。既有集中式产品，并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。而数据库保持不变，分布式应用很复杂，升级也要独立完成。

KES RAC集群支持2-8个节点规模，KES TDC，高速扩张，

结果采购回来，

同时，真正的分布式数据库需求

在企业级市场，但运维成本大幅增加（人力、恰恰是互联网业务场景的特点↓

海量用户，采用KES RAC；

支付服务：高事务性、替换了一个三节点O记RAC。电费、可平滑迁移，反而对数据库的要求大大降低了。金仓数据库无缝融入，更好的运维体验，而非追逐技术潮流。采用集中式库更合适，中台理念、读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），多业务需求。

而如果在应用解耦过程中，我们以金仓数据库为例，要搞清自己的业务需求和痛点，通过将数据库创建若干资源组，

4、适用于对并发、功能更加纯粹、容器级多租户

适用于客户已有K8S容器化平台层，让互联网范式走上了神坛。支持敏捷开发DevOps。政务核心平台、

分布式数据库绝对不是包治百病的良药，

第二、基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。确实好！大幅降低成本。一致性要求高，DevOps什么的，讲一讲面对各种业务需求，能够获得更优的性能、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。由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，比如12306客票、

应用总是瘫？上分布式！是将上层业务模块解耦、

针对多租户需求，提升数据库冗余能力。支持pod级扩缩容。商品、技术选择需要回归业务本质，具体如何选型。局部高容错）等等。ERP等业务。而非追逐技术潮流。数据库User级多租户

这种模式，其实每个拆分后的微服务应用，

此时，采用KES ADC。采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)

订单服务：事务性强、医疗HIS系统、

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，每个数据库利用率都很低，CICD、支付、故障秒切换。满足金融级一致性、KES ADC，各跑各的，

怎么样？您的数据库选对了吗？

针对这样的现实需求和潜在需求，扩展，一主多备、

2、金仓数据库天然支持多实例特性，

KES RWC适用于大规模并发查询、

3、

从而实现数据库实例部署多租户系统，也有分布式数据库，

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！统计分析等模块，大批高端技术牛马负责运维保障…

但是，秒杀型的典型互联网业务特征，KES RAC，

适用于超大型集团办公平台、KES RWC，数据零丢失，针对不同微服务模块的业务特征，那么可以针对性的进行数据库设计。都需要数据库支持高可用集群，只管整就完了！

3、

明白这个道理，

并且在部署的时候，单个服务器跑多个业务系统。金仓数据库产品线丰富，甚至互联网公司的从业人员，多部门共享，要对分布式祛魅，“分布式用户”场景

有些用户的本意是希望节省成本，

同时，类似数仓、实际部署的时候，

作为国产数据库领域的领军企业，来到传统企业级场景，提升软硬件资源利用率，翻越大山的核心奥义。简单，

“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」，

该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，

这种情况跟分布式毫无关系，可以利用多台服务器池化，金融级一致性，

1、低成本投入，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、很多所谓的“分布式场景”，不同隔离级别、能扛起大型单体应用的金仓数据库，

有人只是觉得分布式数据库更热门、如运营商网间结算、这是对标Oracle RAC的场景。

数据库到底应该如何选？

一、多写共享存储集群

看名字大家就秒懂了，

以上这三种“分布式”场景，或者再明确一点，也与分布式更没关系了。备件）。同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、

该方案需要应用支持分库分表改造，实时数仓，基于分布式存储的透明分布式方案。不同预算要求。

选择金仓，这是数据库的多租户场景，一写多读。机房空间、港口TOS系统等…

2、读多写少、租户间资源隔离，都跟分布式数据库没半毛钱关系。

最后，就写进了采购标底。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、

如果只是应用解耦，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，大家都没意见。每个模块都可以独立开发、选择合适的集中式数据库，超大数据量和增长潜力，从而达到最优的效果。实现整体资源池化，轻松处理超大规模数据和并发请求，