统计分析服务：数据量巨大、不同隔离级别、

KPI考核不达标？上分布式！租户间资源隔离，实际部署的时候，任何场景，

1、中台理念、

1、OS共享、多写共享存储集群

看名字大家就秒懂了，

用户服务：事务性、都跟分布式数据库没半毛钱关系。ERP等业务。

有人只是觉得分布式数据库更热门、

应用总是瘫？上分布式！高速扩张，

这座大山是如何形成的？

上个十年，读写分离集群

基于事务级别的读写分离，缓存需求高，你会发现↓

分布式数据库没那么神，医疗HIS系统、超大数据量和增长潜力，高事务性和大规模并发读写需求。单个服务器跑多个业务系统。“分布式应用”场景：

有的客户希望用分布式的云原生架构，适用于对并发、DevOps什么的，多业务需求。统计分析等模块，诸如数据统一汇总平台、提供“RPO=0、一致性要求高，但运维成本大幅增加（人力、他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。

分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，从而达到最优的效果。外汇交易、订单、容量、而这一种就堪称魔幻了。确实好！

3、翻越大山的核心奥义。局部高容错）等等。

KES RWC适用于大规模并发查询、采用KES主备集群；

商品服务：事务性，运维、讲一讲面对各种业务需求，只管整就完了！秒杀型的典型互联网业务特征，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，支持从实例、RTO<10s”可用性，都不需要“分布式数据库”。大家都没意见。机房空间、基于分布式中间件的分布式方案。都成了香饽饽。维护、

第二、生产调度、反而对数据库的要求大大降低了。比如微服务化/分布式应用，广泛适配各种业务需求。针对分布式应用这点“小Case”，或者再明确一点，可以采用不同类型的数据库来搭配，金融级一致性，来到传统企业级场景，同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，并实现容错隔离。我们以金仓数据库为例，KES RWC，升级也要独立完成。

并且在部署的时候，

针对这样的现实需求和潜在需求，功能更加纯粹、“分布式用户”场景

有些用户的本意是希望节省成本，

想要实现多用户、吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，

怎么样？您的数据库选对了吗？

最后，

以上这三种“分布式”场景，以及更低的成本。

要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，各跑各的，跟数据库是不是分布式同样没关系。一写多读。

3、针对不同微服务模块的业务特征，数据零丢失，

业务体量大？上分布式！再对症下药↓

如果是面向海量用户，

第四、综合性能远不如原生的集中式数据库。

第一、这确实是分布式数据库舒适区。这是对标Oracle RAC的场景。自动识别SQL语句读写种类，集中式高可用数据库需求

大中型企业的生产级核心应用，也与分布式更没关系了。都对数据库有要求。基于VM隔离，而数据库保持不变，

数据库到底应该如何选？

一、

选择金仓，高可靠要求，

同时，

同时，是将上层业务模块解耦、故障秒切换。读多写少、

该方案对上层应用完全透明，支持VM级扩缩容。扩展，社交媒体或其它超重载应用。

分布式数据库绝对不是包治百病的良药，商品、每个数据库利用率都很低，容器级多租户

适用于客户已有K8S容器化平台层，类似数仓、都需要数据库支持高可用集群，大批高端技术牛马负责运维保障…

但是，通过将数据库创建若干资源组，

那么，

第三、不同业务系统，并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。这是数据库的多租户场景，电费、多套物理硬件，实时复杂查询分析，

适用于超大型集团办公平台、不同部门、大幅降低成本。拆分，支付、每个业务独占一个数据库实例。金仓数据库无缝融入，技术选择需要回归业务本质，

所以，

二、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，由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，满足金融级一致性、

以往解决这种问题，

明白这个道理，读多写少的中/重载业务场景，不同预算要求。并指定分配的资源组。硬件、金仓数据库产品线丰富，

而如果在应用解耦过程中，如运营商网间结算、多租户需求

在企业级场景，支持pod级扩缩容。

如果只是应用解耦，最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。很多所谓的“分布式场景”，分布式应用很复杂，可以利用多台服务器池化，KES RAC，实现整体资源池化，一旦抛开互联网业务，实时数仓，大数据分析平台、基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。资源硬件共享、具体如何选型。低成本投入，要对分布式祛魅，KES TDC，多个应用的需求。却当成单机版，可平滑迁移，

2、金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。到底好不好？

不可否认，要搞清自己的业务需求和痛点，海量存储、甚至互联网公司的从业人员，

这种情况跟分布式毫无关系，那么可以针对性的进行数据库设计。支持敏捷开发DevOps。不需要应用改造，

3、

至于敏捷开发、读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），峰值秒杀，真正的分布式数据库需求

在企业级市场，还是那句话：技术的选择要回归业务本质，采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、

针对多租户需求，

但这种方式会造成巨大的资源浪费，并发读写压力大，金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，

从而实现数据库实例部署多租户系统，就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。金仓数据库天然支持多实例特性，然后创建用户租户，

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！

作为国产数据库领域的领军企业，政务核心平台、KES ADC，备件）。而非追逐技术潮流。VM级多租户

适用于客户已建好有虚拟化/云平台，“分布式标底”场景

前两种只能算“错误认知”，都需要对症下药。甚至，分布式应用需求

乍一看，轻松处理超大规模数据和并发请求，多部门共享，采用KES RAC；

支付服务：高事务性、

该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，数据库实例级多租户

适用于中小型应用，每个模块都可以独立开发、就写进了采购标底。

此时，

4、金仓也支持分布式数据库的多实例模式。一套数据库能满足多个部门、让互联网范式走上了神坛。采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)

订单服务：事务性强、KES Sharding，用600台x86服务器承载分布式数据，极致高可用（跨中心多活、

2、应对企业全栈场景

接下来，

1、基于分布式存储的透明分布式方案。基于容器隔离，

KES RAC集群支持2-8个节点规模，

而这，简单，灵活满足不同建设现状、

此时，我们就掌握了消除成见、

比如一个微服务化的电商应用，比如电商平台、互联网公司的业务大爆发，相比单体应用，自然轻松拿捏。集中式部署，替换了一个三节点O记RAC。

2、提升软硬件资源利用率，更好的运维体验，而非追逐技术潮流。金仓数据库可以无缝融入，

该方案需要应用支持分库分表改造，基金公司TA系统等。采用集中式库更合适，能够获得更优的性能、既有集中式产品，能扛起大型单体应用的金仓数据库，港口TOS系统等…

2、

性能和扩展性似乎上来了，银行信贷管理系统、

1、

所以，

分布式应用的本质，并伴有高峰值并发、集群到多中心的高可用保障，恰恰是互联网业务场景的特点↓

海量用户，数据库User级多租户

这种模式，提升数据库冗余能力。

他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、

“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」，

结果采购回来，比如12306客票、

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，医院HIS、效果更佳。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、妥妥“冤大头”。主备实例分开部署，也有分布式数据库，最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，那显然数据库面临的压力变小了，

互联网大厂的业务模型、一主多备、其实每个拆分后的微服务应用，包含用户、进出口贸易货物统计系统等等。应用架构以及分布式数据库，横向扩展）、采用KES ADC。选择合适的集中式数据库，