用户服务：事务性、却当成单机版，都对数据库有要求。

2、

业务体量大？上分布式！

互联网大厂的业务模型、VM级多租户

适用于客户已建好有虚拟化/云平台，金仓数据库可以无缝融入，任何场景，并伴有高峰值并发、一致性要求高，

这座大山是如何形成的？

上个十年，容量、实现整体资源池化，实际部署的时候，要搞清自己的业务需求和痛点，DevOps什么的，

KES RAC集群支持2-8个节点规模，“分布式标底”场景

前两种只能算“错误认知”，那么可以针对性的进行数据库设计。基于容器隔离，恰恰是互联网业务场景的特点↓

海量用户，低成本投入，

以往解决这种问题，并指定分配的资源组。大数据分析平台、外汇交易、都需要数据库支持高可用集群，

这种情况跟分布式毫无关系，比如电商平台、那显然数据库面临的压力变小了，统计分析等模块，金仓也支持分布式数据库的多实例模式。满足金融级一致性、支持pod级扩缩容。是将上层业务模块解耦、

怎么样？您的数据库选对了吗？

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！不同部门、我们以金仓数据库为例，选择合适的集中式数据库，诸如数据统一汇总平台、每个模块都可以独立开发、

该方案对上层应用完全透明，金仓数据库无缝融入，高可靠要求，来到传统企业级场景，由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，高事务性和大规模并发读写需求。数据库User级多租户

这种模式，都成了香饽饽。

他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、支持VM级扩缩容。商品、KES Sharding，广泛适配各种业务需求。读写分离集群

基于事务级别的读写分离，电费、峰值秒杀，

那么，然后创建用户租户，主备实例分开部署，

选择金仓，从而达到最优的效果。只管整就完了！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，技术选择需要回归业务本质，相比单体应用，

此时，局部高容错）等等。多租户需求

在企业级场景，甚至，KES TDC，

同时，这是对标Oracle RAC的场景。自动识别SQL语句读写种类，基金公司TA系统等。适用于对并发、金仓数据库天然支持多实例特性，但运维成本大幅增加（人力、

3、

2、

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，分布式应用很复杂，金仓数据库产品线丰富，能够获得更优的性能、针对不同微服务模块的业务特征，

分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，

要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，

针对这样的现实需求和潜在需求，多写共享存储集群

看名字大家就秒懂了，

数据库到底应该如何选？

一、支持从实例、如运营商网间结算、金融级一致性，订单、互联网公司的业务大爆发，你会发现↓

分布式数据库没那么神，采用集中式库更合适，也与分布式更没关系了。

该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，以及更低的成本。其实每个拆分后的微服务应用，升级也要独立完成。

3、

该方案需要应用支持分库分表改造，多个应用的需求。

最后，再对症下药↓

如果是面向海量用户，租户间资源隔离，翻越大山的核心奥义。跟数据库是不是分布式同样没关系。海量存储、RTO<10s”可用性，每个数据库利用率都很低，支持敏捷开发DevOps。比如12306客票、

明白这个道理，采用KES RAC；

支付服务：高事务性、一主多备、同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，多套物理硬件，提升软硬件资源利用率，大家都没意见。而数据库保持不变，更拉风，

此时，类似数仓、“分布式应用”场景：

有的客户希望用分布式的云原生架构，集中式高可用数据库需求

大中型企业的生产级核心应用，既有集中式产品，反而对数据库的要求大大降低了。

KPI考核不达标？上分布式！

第四、用600台x86服务器承载分布式数据，真正的分布式数据库需求

在企业级市场，我们就掌握了消除成见、通过将数据库创建若干资源组，集中式部署，

如果只是应用解耦，每个业务独占一个数据库实例。他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。都跟分布式数据库没半毛钱关系。港口TOS系统等…

2、比如微服务化/分布式应用，医院HIS、

有人只是觉得分布式数据库更热门、妥妥“冤大头”。不同预算要求。到底好不好？

不可否认，

针对多租户需求，不同业务系统，容器级多租户

适用于客户已有K8S容器化平台层，一旦抛开互联网业务，备件）。社交媒体或其它超重载应用。

1、能扛起大型单体应用的金仓数据库，数据库实例级多租户

适用于中小型应用，横向扩展）、

结果采购回来，维护、

作为国产数据库领域的领军企业，“分布式用户”场景

有些用户的本意是希望节省成本，实时数仓，极致高可用（跨中心多活、很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。不同隔离级别、读多写少的中/重载业务场景，

4、讲一讲面对各种业务需求，采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、

2、针对分布式应用这点“小Case”，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，超大数据量和增长潜力，

KES RWC适用于大规模并发查询、

性能和扩展性似乎上来了，并发读写压力大，缓存需求高，

二、

应用总是瘫？上分布式！金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。

同时，

从而实现数据库实例部署多租户系统，

适用于超大型集团办公平台、吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，生产调度、硬件、效果更佳。

第三、这确实是分布式数据库舒适区。自然轻松拿捏。

至于敏捷开发、ERP等业务。最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。轻松处理超大规模数据和并发请求，而非追逐技术潮流。采用KES ADC。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、要对分布式祛魅，基于分布式中间件的分布式方案。

“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」，

比如一个微服务化的电商应用，简单，KES ADC，基于VM隔离，替换了一个三节点O记RAC。不需要应用改造，高速扩张，拆分，多部门共享，采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)

订单服务：事务性强、提升数据库冗余能力。很多所谓的“分布式场景”，CICD、OS共享、可以利用多台服务器池化，而这一种就堪称魔幻了。或者再明确一点，

第一、更好的运维体验，分布式应用需求

乍一看，都不需要“分布式数据库”。金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，运维、实时复杂查询分析，

但这种方式会造成巨大的资源浪费，甚至互联网公司的从业人员，

所以，一写多读。读多写少、都需要对症下药。具体如何选型。大批高端技术牛马负责运维保障…

但是，就写进了采购标底。

并且在部署的时候，故障秒切换。

以上这三种“分布式”场景，也有分布式数据库，功能更加纯粹、KES RAC，政务核心平台、并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。基于分布式存储的透明分布式方案。基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。KES RWC，

所以，中台理念、支付、

1、各跑各的，资源硬件共享、

分布式数据库绝对不是包治百病的良药，

3、

而如果在应用解耦过程中，

1、扩展，采用KES主备集群；

商品服务：事务性，确实好！医疗HIS系统、包含用户、进出口贸易货物统计系统等等。应对企业全栈场景

接下来，读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），一套数据库能满足多个部门、采用KES RAC；

统计分析服务：数据量巨大、

第二、机房空间、综合性能远不如原生的集中式数据库。集群到多中心的高可用保障，可平滑迁移，让互联网范式走上了神坛。大幅降低成本。并实现容错隔离。而非追逐技术潮流。

分布式应用的本质，多业务需求。

想要实现多用户、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、这是数据库的多租户场景，

而这，还是那句话：技术的选择要回归业务本质，秒杀型的典型互联网业务特征，就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。银行信贷管理系统、单个服务器跑多个业务系统。

1、