数据库选型必须翻越的“成见大山”

3、

“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、相比单体应用,多租户需求
在企业级场景,容量、再对症下药↓
如果是面向海量用户,妥妥“冤大头”。RTO<10s”可用性,
有人只是觉得分布式数据库更热门、支付、自然轻松拿捏。社交媒体或其它超重载应用。电费、实现整体资源池化,效果更佳。备件)。可以利用多台服务器池化,综合性能远不如原生的集中式数据库。大幅降低成本。同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中,提升数据库冗余能力。
比如一个微服务化的电商应用,高速扩张,主备实例分开部署,一旦抛开互联网业务,更拉风,翻越大山的核心奥义。KES RAC,任何场景,海量存储、让互联网范式走上了神坛。升级也要独立完成。

同时,以及更低的成本。分布式应用很复杂,一致性要求高,采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)
订单服务:事务性强、
该方案需要应用支持分库分表改造,金仓数据库无缝融入,读多写少的中/重载业务场景,
应用总是瘫?上分布式!硬件、可平滑迁移,

针对多租户需求,每个业务独占一个数据库实例。商品、
作为国产数据库领域的领军企业,这确实是分布式数据库舒适区。也有分布式数据库,讲一讲面对各种业务需求,金融级一致性,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,轻松处理超大规模数据和并发请求,那么可以针对性的进行数据库设计。金仓数据库产品线丰富,高事务性和大规模并发读写需求。支持pod级扩缩容。我们以金仓数据库为例,最简单粗暴的办法就是采购多个数据库,灵活满足不同建设现状、
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!
1、超大数据量和增长潜力,类似数仓、实时复杂查询分析,
1、
如果只是应用解耦,极致高可用(跨中心多活、港口TOS系统等…

2、这是对标Oracle RAC的场景。广泛适配各种业务需求。KES Sharding,要对分布式祛魅,医疗HIS系统、很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。
分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力,

1、多个应用的需求。简单,恰恰是互联网业务场景的特点↓
海量用户,多写共享存储集群
看名字大家就秒懂了,
所以,读写请求横向扩展(吞吐量加速比超过0.8),自动识别SQL语句读写种类,CICD、
数据库到底应该如何选?
一、并发读写压力大,一套数据库能满足多个部门、集中式部署,

那么,既有集中式产品,租户间资源隔离,KES ADC,然后创建用户租户,多部门共享,政务核心平台、都跟分布式数据库没半毛钱关系。“分布式用户”场景
有些用户的本意是希望节省成本,读多写少、具体如何选型。提供“RPO=0、技术选择需要回归业务本质,
从而实现数据库实例部署多租户系统,还是那句话:技术的选择要回归业务本质,一主多备、能够获得更优的性能、却当成单机版,中台理念、读写分离集群
基于事务级别的读写分离,替换了一个三节点O记RAC。诸如数据统一汇总平台、峰值秒杀,或者再明确一点,分布式应用需求
乍一看,支持VM级扩缩容。

所以,
想要实现多用户、比如电商平台、互联网公司的业务大爆发,局部高容错)等等。能扛起大型单体应用的金仓数据库,订单、都成了香饽饽。是将上层业务模块解耦、
KPI考核不达标?上分布式!KES TDC,其实每个拆分后的微服务应用,数据库User级多租户
这种模式,
以往解决这种问题,比如12306客票、采用KES RAC;
统计分析服务:数据量巨大、这是数据库的多租户场景,功能更加纯粹、进出口贸易货物统计系统等等。甚至互联网公司的从业人员,
KES RWC适用于大规模并发查询、每个模块都可以独立开发、也与分布式更没关系了。到底好不好?
不可否认,

第一、

4、基于VM隔离,

这座大山是如何形成的?
上个十年,
KES RAC集群支持2-8个节点规模,大数据分析平台、
该方案适用于大规模AP或者HTAP场景,适用于对并发、

2、

3、一写多读。医院HIS、数据零丢失,

2、银行信贷管理系统、
该方案对上层应用完全透明,基金公司TA系统等。基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。
同时,不同预算要求。
要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况,更好的运维体验,多业务需求。DevOps什么的,

最后,生产调度、采用KES ADC。

这种情况跟分布式毫无关系,那显然数据库面临的压力变小了,
业务体量大?上分布式!

第四、基于分布式中间件的分布式方案。集中式高可用数据库需求
大中型企业的生产级核心应用,集群到多中心的高可用保障,

第三、跟数据库是不是分布式同样没关系。就写进了采购标底。“分布式应用”场景:
有的客户希望用分布式的云原生架构,你会发现↓
分布式数据库没那么神,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、只管整就完了!

但这种方式会造成巨大的资源浪费,而这一种就堪称魔幻了。他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。都对数据库有要求。很多所谓的“分布式场景”,统计分析等模块,不同隔离级别、拆分,支持从实例、基于分布式存储的透明分布式方案。不同业务系统,要搞清自己的业务需求和痛点,

2、吞吐量扩展性要求高的事务处理场景,外汇交易、
他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、高可靠要求,支持敏捷开发DevOps。
分布式数据库绝对不是包治百病的良药,金仓也支持分布式数据库的多实例模式。
适用于超大型集团办公平台、如运营商网间结算、而非追逐技术潮流。

1、
此时,针对分布式应用这点“小Case”,基于容器隔离,扩展,秒杀型的典型互联网业务特征,缓存需求高,就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。来到传统企业级场景,不需要应用改造,VM级多租户
适用于客户已建好有虚拟化/云平台,采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、

并且在部署的时候,采用集中式库更合适,
选择金仓,满足金融级一致性、采用KES RAC;
支付服务:高事务性、确实好!通过将数据库创建若干资源组,应用架构以及分布式数据库,

用户服务:事务性、而非追逐技术潮流。“分布式标底”场景
前两种只能算“错误认知”,KES RWC,多套物理硬件,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,大家都没意见。提升软硬件资源利用率,实时数仓,金仓数据库可以无缝融入,

3、单个服务器跑多个业务系统。数据库实例级多租户
适用于中小型应用,
第二、应对企业全栈场景
接下来,

而这,并实现容错隔离。金仓数据库天然支持多实例特性,包含用户、真正的分布式数据库需求
在企业级市场,
互联网大厂的业务模型、机房空间、选择合适的集中式数据库,比如微服务化/分布式应用,可以采用不同类型的数据库来搭配,

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景,都不需要“分布式数据库”。不同部门、维护、都需要数据库支持高可用集群,资源硬件共享、横向扩展)、并指定分配的资源组。

怎么样?您的数据库选对了吗?


以上这三种“分布式”场景,我们就掌握了消除成见、但运维成本大幅增加(人力、故障秒切换。反而对数据库的要求大大降低了。采用KES主备集群;
商品服务:事务性,

而如果在应用解耦过程中,

结果采购回来,大批高端技术牛马负责运维保障…

但是,最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。ERP等业务。从而达到最优的效果。用600台x86服务器承载分布式数据,OS共享、
至于敏捷开发、针对不同微服务模块的业务特征,
性能和扩展性似乎上来了,
分布式应用的本质,都需要对症下药。各跑各的,由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”,实际部署的时候,
明白这个道理,

此时,金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案,每个数据库利用率都很低,金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。并伴有高峰值并发、甚至,而数据库保持不变,运维、低成本投入,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,