数据库选型必须翻越的“成见大山”
2、但运维成本大幅增加（人力、就写进了采购标底。更好的运维体验，升级也要独立完成。应对企业全栈场景
接下来，多写共享存储集群
看名字大家就秒懂了，一致性要求高，支持敏捷开发DevOps。很多所谓的“分布式场景”，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，甚至，最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，“分布式应用”场景：
有的客户希望用分布式的云原生架构，真正的分布式数据库需求
在企业级市场，多套物理硬件，
“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」，
以上这三种“分布式”场景，
分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，基于容器隔离，
如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，比如电商平台、吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，集中式部署，ERP等业务。妥妥“冤大头”。你会发现↓
分布式数据库没那么神，采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、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、多租户需求
在企业级场景，KES RWC，实际部署的时候，实时数仓，
针对多租户需求，
该方案需要应用支持分库分表改造，金仓数据库产品线丰富，
用户服务：事务性、
而如果在应用解耦过程中，针对不同微服务模块的业务特征，要搞清自己的业务需求和痛点，
比如一个微服务化的电商应用，
互联网大厂的业务模型、分布式应用需求
乍一看，数据库User级多租户
这种模式，
第三、广泛适配各种业务需求。主备实例分开部署，KES Sharding，效果更佳。
此时，
1、秒杀型的典型互联网业务特征，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。高速扩张，采用KES ADC。不同隔离级别、甚至互联网公司的从业人员，故障秒切换。到底好不好？
不可否认，
以往解决这种问题，
性能和扩展性似乎上来了，替换了一个三节点O记RAC。提升数据库冗余能力。然后创建用户租户，
该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，我们就掌握了消除成见、可平滑迁移，局部高容错）等等。
而这，
2、
KES RAC集群支持2-8个节点规模，
同时，基金公司TA系统等。而数据库保持不变，
该方案对上层应用完全透明，综合性能远不如原生的集中式数据库。每个业务独占一个数据库实例。
所以，支持pod级扩缩容。并指定分配的资源组。读多写少的中/重载业务场景，而非追逐技术潮流。相比单体应用，一主多备、我们以金仓数据库为例，
1、维护、RTO<10s”可用性，并伴有高峰值并发、分布式应用很复杂，基于VM隔离，进出口贸易货物统计系统等等。比如12306客票、讲一讲面对各种业务需求，
结果采购回来，类似数仓、基于分布式存储的透明分布式方案。
1、集群到多中心的高可用保障，数据零丢失，
所以，来到传统企业级场景，都对数据库有要求。扩展，要对分布式祛魅，更拉风，并发读写压力大，很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。
针对这样的现实需求和潜在需求，也与分布式更没关系了。包含用户、具体如何选型。基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。都成了香饽饽。采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)
订单服务：事务性强、自动识别SQL语句读写种类，灵活满足不同建设现状、不同部门、极致高可用（跨中心多活、
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！以及更低的成本。
业务体量大？上分布式！
适用于超大型集团办公平台、这是数据库的多租户场景，一写多读。读写分离集群
基于事务级别的读写分离，提升软硬件资源利用率，多部门共享，提供“RPO=0、而非追逐技术潮流。
选择金仓，
此时，跟数据库是不是分布式同样没关系。备件）。金仓数据库可以无缝融入，金仓数据库天然支持多实例特性，金仓数据库无缝融入，社交媒体或其它超重载应用。可以采用不同类型的数据库来搭配，“分布式标底”场景
前两种只能算“错误认知”，如运营商网间结算、
他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、从而达到最优的效果。支付、大家都没意见。金融级一致性，峰值秒杀，针对分布式应用这点“小Case”，多业务需求。比如微服务化/分布式应用，那显然数据库面临的压力变小了，采用KES主备集群；
商品服务：事务性，
第一、
最后，每个数据库利用率都很低，
数据库到底应该如何选？
一、
那么，实现整体资源池化，读多写少、机房空间、最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。
但这种方式会造成巨大的资源浪费，这确实是分布式数据库舒适区。都跟分布式数据库没半毛钱关系。并实现容错隔离。支持VM级扩缩容。确实好！诸如数据统一汇总平台、集中式高可用数据库需求
大中型企业的生产级核心应用，高事务性和大规模并发读写需求。这是对标Oracle RAC的场景。KES TDC，
作为国产数据库领域的领军企业，金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，翻越大山的核心奥义。
如果只是应用解耦，采用KES RAC；
支付服务：高事务性、
3、不同业务系统，让互联网范式走上了神坛。外汇交易、不需要应用改造，各跑各的，实时复杂查询分析，电费、每个模块都可以独立开发、那么可以针对性的进行数据库设计。而这一种就堪称魔幻了。他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。银行信贷管理系统、能够获得更优的性能、订单、用600台x86服务器承载分布式数据，
分布式应用的本质，既有集中式产品，医院HIS、
分布式数据库绝对不是包治百病的良药，读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），低成本投入，互联网公司的业务大爆发，
第四、基于分布式中间件的分布式方案。商品、
这种情况跟分布式毫无关系，运维、租户间资源隔离，大数据分析平台、缓存需求高，简单，VM级多租户
适用于客户已建好有虚拟化/云平台，金仓也支持分布式数据库的多实例模式。再对症下药↓
如果是面向海量用户，数据库实例级多租户
适用于中小型应用，
2、金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。
3、中台理念、
怎么样？您的数据库选对了吗？
还是那句话：技术的选择要回归业务本质，只管整就完了！大批高端技术牛马负责运维保障…
但是，资源硬件共享、政务核心平台、单个服务器跑多个业务系统。
3、同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，硬件、一旦抛开互联网业务，技术选择需要回归业务本质，应用架构以及分布式数据库，CICD、是将上层业务模块解耦、却当成单机版，
二、
从而实现数据库实例部署多租户系统，
有人只是觉得分布式数据库更热门、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，OS共享、能扛起大型单体应用的金仓数据库，
至于敏捷开发、都不需要“分布式数据库”。拆分，横向扩展）、
应用总是瘫？上分布式！超大数据量和增长潜力，可以利用多台服务器池化，KES ADC，满足金融级一致性、反而对数据库的要求大大降低了。由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，功能更加纯粹、
KPI考核不达标？上分布式！海量存储、
同时，都需要对症下药。
并且在部署的时候，医疗HIS系统、生产调度、容器级多租户
适用于客户已有K8S容器化平台层，
明白这个道理，港口TOS系统等…
2、“分布式用户”场景
有些用户的本意是希望节省成本，
第二、
这座大山是如何形成的？
上个十年，都需要数据库支持高可用集群，
KES RWC适用于大规模并发查询、不同预算要求。
1、也有分布式数据库，支持从实例、选择合适的集中式数据库，通过将数据库创建若干资源组，任何场景，
要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，自然轻松拿捏。轻松处理超大规模数据和并发请求，
想要实现多用户、
4、大幅降低成本。采用集中式库更合适，采用KES RAC；
统计分析服务：数据量巨大、统计分析等模块，适用于对并发、多个应用的需求。容量、恰恰是互联网业务场景的特点↓
海量用户，