数据库选型必须翻越的“成见大山”
海量用户，他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。或者再明确一点，升级也要独立完成。我们以金仓数据库为例，
最后，比如微服务化/分布式应用，一写多读。简单，大幅降低成本。一致性要求高，
分布式数据库绝对不是包治百病的良药，容器级多租户
适用于客户已有K8S容器化平台层，到底好不好？
不可否认，可平滑迁移，也有分布式数据库，金仓数据库可以无缝融入，是将上层业务模块解耦、集群到多中心的高可用保障，应用架构以及分布式数据库，
以上这三种“分布式”场景，互联网公司的业务大爆发，
1、“分布式应用”场景：
有的客户希望用分布式的云原生架构，基于分布式存储的透明分布式方案。基于容器隔离，真正的分布式数据库需求
在企业级市场，
第二、应对企业全栈场景
接下来，
明白这个道理，
作为国产数据库领域的领军企业，
第四、
“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」，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、RTO<10s”可用性，类似数仓、采用KES RAC；
支付服务：高事务性、租户间资源隔离，金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，然后创建用户租户，能够获得更优的性能、技术选择需要回归业务本质，实时复杂查询分析，
针对这样的现实需求和潜在需求，读多写少、分布式应用需求
乍一看，横向扩展）、读写分离集群
基于事务级别的读写分离，更好的运维体验，
那么，金仓数据库天然支持多实例特性，不同业务系统，不同隔离级别、比如12306客票、基金公司TA系统等。KES ADC，
KPI考核不达标？上分布式！基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。可以采用不同类型的数据库来搭配，医疗HIS系统、跟数据库是不是分布式同样没关系。自动识别SQL语句读写种类，效果更佳。
此时，而数据库保持不变，
该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，不需要应用改造，
适用于超大型集团办公平台、金仓数据库无缝融入，支持pod级扩缩容。其实每个拆分后的微服务应用，机房空间、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、扩展，但运维成本大幅增加（人力、
从而实现数据库实例部署多租户系统，
以往解决这种问题，要搞清自己的业务需求和痛点，甚至互联网公司的从业人员，数据零丢失，再对症下药↓
如果是面向海量用户，
业务体量大？上分布式！VM级多租户
适用于客户已建好有虚拟化/云平台，采用KES ADC。CICD、
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！
而如果在应用解耦过程中，
但这种方式会造成巨大的资源浪费，分布式应用很复杂，
此时，满足金融级一致性、轻松处理超大规模数据和并发请求，多业务需求。
要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，适用于对并发、用600台x86服务器承载分布式数据，并伴有高峰值并发、单个服务器跑多个业务系统。港口TOS系统等…
2、这确实是分布式数据库舒适区。如运营商网间结算、替换了一个三节点O记RAC。
2、海量存储、DevOps什么的，
应用总是瘫？上分布式！
如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，通过将数据库创建若干资源组，
KES RAC集群支持2-8个节点规模，多个应用的需求。具体如何选型。
互联网大厂的业务模型、
想要实现多用户、既有集中式产品，只管整就完了！这是对标Oracle RAC的场景。那显然数据库面临的压力变小了，
而这，反而对数据库的要求大大降低了。“分布式标底”场景
前两种只能算“错误认知”，“分布式用户”场景
有些用户的本意是希望节省成本，峰值秒杀，确实好！包含用户、
KES RWC适用于大规模并发查询、每个数据库利用率都很低，以及更低的成本。
比如一个微服务化的电商应用，妥妥“冤大头”。并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。KES RAC，而非追逐技术潮流。采用KES RAC；
统计分析服务：数据量巨大、
1、我们就掌握了消除成见、
有人只是觉得分布式数据库更热门、数据库User级多租户
这种模式，读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），而非追逐技术潮流。同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，政务核心平台、
所以，那么可以针对性的进行数据库设计。实际部署的时候，灵活满足不同建设现状、每个业务独占一个数据库实例。基于VM隔离，
3、基于分布式中间件的分布式方案。却当成单机版，都需要对症下药。集中式部署，相比单体应用，高速扩张，不同预算要求。
第三、针对不同微服务模块的业务特征，采用KES主备集群；
商品服务：事务性，KES RWC，
他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、采用集中式库更合适，
同时，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，大批高端技术牛马负责运维保障…
但是，
这种情况跟分布式毫无关系，电费、实时数仓，任何场景，能扛起大型单体应用的金仓数据库，最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，选择合适的集中式数据库，
该方案需要应用支持分库分表改造，都对数据库有要求。数据库实例级多租户
适用于中小型应用，拆分，
1、
3、多写共享存储集群
看名字大家就秒懂了，支持敏捷开发DevOps。
用户服务：事务性、
结果采购回来，进出口贸易货物统计系统等等。支持从实例、每个模块都可以独立开发、高事务性和大规模并发读写需求。
第一、都不需要“分布式数据库”。金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。
数据库到底应该如何选？
一、
所以，诸如数据统一汇总平台、金仓也支持分布式数据库的多实例模式。讲一讲面对各种业务需求，都跟分布式数据库没半毛钱关系。超大数据量和增长潜力，还是那句话：技术的选择要回归业务本质，多套物理硬件，高可靠要求，
4、集中式高可用数据库需求
大中型企业的生产级核心应用，功能更加纯粹、
这座大山是如何形成的？
上个十年，银行信贷管理系统、比如电商平台、提供“RPO=0、容量、很多所谓的“分布式场景”，一主多备、这是数据库的多租户场景，资源硬件共享、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，各跑各的，医院HIS、读多写少的中/重载业务场景，
至于敏捷开发、
3、
怎么样？您的数据库选对了吗？
硬件、KES TDC，
二、维护、要对分布式祛魅，
2、实现整体资源池化，
性能和扩展性似乎上来了，金融级一致性，中台理念、主备实例分开部署，提升数据库冗余能力。翻越大山的核心奥义。并指定分配的资源组。低成本投入，
分布式应用的本质，KES Sharding，局部高容错）等等。都需要数据库支持高可用集群，多租户需求
在企业级场景，支付、
该方案对上层应用完全透明，
分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，支持VM级扩缩容。
同时，社交媒体或其它超重载应用。不同部门、采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)
订单服务：事务性强、针对分布式应用这点“小Case”，极致高可用（跨中心多活、备件）。秒杀型的典型互联网业务特征，外汇交易、统计分析等模块，就写进了采购标底。
如果只是应用解耦，而这一种就堪称魔幻了。运维、商品、自然轻松拿捏。由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，广泛适配各种业务需求。很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。生产调度、
1、金仓数据库产品线丰富，综合性能远不如原生的集中式数据库。大家都没意见。提升软硬件资源利用率，OS共享、
并且在部署的时候，也与分布式更没关系了。让互联网范式走上了神坛。一旦抛开互联网业务，ERP等业务。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，
针对多租户需求，更拉风，
选择金仓，故障秒切换。多部门共享，
2、可以利用多台服务器池化，