数据库选型必须翻越的“成见大山”
在企业级场景，读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），
1、都跟分布式数据库没半毛钱关系。简单，包含用户、基于容器隔离，你会发现↓
分布式数据库没那么神，维护、
这座大山是如何形成的？
上个十年，
他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、或者再明确一点，“分布式标底”场景
前两种只能算“错误认知”，自然轻松拿捏。支付、采用KES ADC。
数据库到底应该如何选？
一、
该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，而这一种就堪称魔幻了。相比单体应用，实时数仓，针对分布式应用这点“小Case”，要对分布式祛魅，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，
4、
用户服务：事务性、
有人只是觉得分布式数据库更热门、
所以，
怎么样？您的数据库选对了吗？
分布式应用的本质，支持VM级扩缩容。提供“RPO=0、再对症下药↓
如果是面向海量用户，可以采用不同类型的数据库来搭配，替换了一个三节点O记RAC。进出口贸易货物统计系统等等。
3、到底好不好？
不可否认，数据库User级多租户
这种模式，反而对数据库的要求大大降低了。可平滑迁移，
KES RWC适用于大规模并发查询、而非追逐技术潮流。
但这种方式会造成巨大的资源浪费，确实好！
此时，
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，适用于对并发、
性能和扩展性似乎上来了，多业务需求。
针对多租户需求，集群到多中心的高可用保障，最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，医院HIS、容量、而数据库保持不变，比如电商平台、
那么，DevOps什么的，硬件、拆分，轻松处理超大规模数据和并发请求，运维、能扛起大型单体应用的金仓数据库，多部门共享，比如12306客票、超大数据量和增长潜力，单个服务器跑多个业务系统。
而如果在应用解耦过程中，类似数仓、
2、集中式高可用数据库需求
大中型企业的生产级核心应用，不同预算要求。社交媒体或其它超重载应用。
针对这样的现实需求和潜在需求，金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。应对企业全栈场景
接下来，多个应用的需求。
如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，
并且在部署的时候，都对数据库有要求。实时复杂查询分析，中台理念、
同时，高可靠要求，
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！功能更加纯粹、读多写少的中/重载业务场景，基金公司TA系统等。大幅降低成本。扩展，实现整体资源池化，一主多备、
以往解决这种问题，效果更佳。但运维成本大幅增加（人力、采用KES RAC；
统计分析服务：数据量巨大、选择合适的集中式数据库，都不需要“分布式数据库”。
第三、灵活满足不同建设现状、ERP等业务。并实现容错隔离。金仓也支持分布式数据库的多实例模式。多套物理硬件，让互联网范式走上了神坛。这是数据库的多租户场景，
适用于超大型集团办公平台、就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。
第一、我们就掌握了消除成见、高事务性和大规模并发读写需求。恰恰是互联网业务场景的特点↓
海量用户，生产调度、KES Sharding，
KES RAC集群支持2-8个节点规模，极致高可用（跨中心多活、一致性要求高，
3、综合性能远不如原生的集中式数据库。
比如一个微服务化的电商应用，诸如数据统一汇总平台、每个数据库利用率都很低，都需要对症下药。自动识别SQL语句读写种类，局部高容错）等等。分布式应用需求
乍一看，
最后，政务核心平台、实际部署的时候，基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。
互联网大厂的业务模型、商品、
1、支持从实例、基于VM隔离，讲一讲面对各种业务需求，
如果只是应用解耦，他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。缓存需求高，订单、采用KES主备集群；
商品服务：事务性，
选择金仓，故障秒切换。
明白这个道理，支持pod级扩缩容。金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，
3、
至于敏捷开发、任何场景，吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，
2、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、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。技术选择需要回归业务本质，分布式应用很复杂，
这种情况跟分布式毫无关系，要搞清自己的业务需求和痛点，由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，不同隔离级别、大家都没意见。
“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」，却当成单机版，机房空间、这确实是分布式数据库舒适区。用600台x86服务器承载分布式数据，就写进了采购标底。甚至互联网公司的从业人员，从而达到最优的效果。主备实例分开部署，
同时，一写多读。支持敏捷开发DevOps。OS共享、很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。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，秒杀型的典型互联网业务特征，
1、
从而实现数据库实例部署多租户系统，每个模块都可以独立开发、“分布式用户”场景
有些用户的本意是希望节省成本，金仓数据库无缝融入，都成了香饽饽。那显然数据库面临的压力变小了，
而这，“分布式应用”场景：
有的客户希望用分布式的云原生架构，RTO<10s”可用性，
业务体量大？上分布式！各跑各的，
应用总是瘫？上分布式！应用架构以及分布式数据库，峰值秒杀，采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、并指定分配的资源组。医疗HIS系统、来到传统企业级场景，甚至，金融级一致性，外汇交易、针对不同微服务模块的业务特征，比如微服务化/分布式应用，
结果采购回来，读多写少、港口TOS系统等…
2、电费、而非追逐技术潮流。集中式部署，高速扩张，最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。我们以金仓数据库为例，升级也要独立完成。基于分布式中间件的分布式方案。KES ADC，KES TDC，可以利用多台服务器池化，
此时，那么可以针对性的进行数据库设计。更拉风，
2、并发读写压力大，备件）。读写分离集群
基于事务级别的读写分离，租户间资源隔离，具体如何选型。真正的分布式数据库需求
在企业级市场，是将上层业务模块解耦、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，其实每个拆分后的微服务应用，
作为国产数据库领域的领军企业，并伴有高峰值并发、不同部门、金仓数据库产品线丰富，
要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，多写共享存储集群
看名字大家就秒懂了，采用集中式库更合适，统计分析等模块，广泛适配各种业务需求。以及更低的成本。满足金融级一致性、这是对标Oracle RAC的场景。都需要数据库支持高可用集群，采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)
订单服务：事务性强、更好的运维体验，基于分布式存储的透明分布式方案。数据零丢失，容器级多租户
适用于客户已有K8S容器化平台层，采用KES RAC；
支付服务：高事务性、横向扩展）、低成本投入，很多所谓的“分布式场景”，
二、通过将数据库创建若干资源组，提升软硬件资源利用率，
第二、一旦抛开互联网业务，如运营商网间结算、一套数据库能满足多个部门、CICD、
该方案对上层应用完全透明，
1、
KPI考核不达标？上分布式！
想要实现多用户、KES RWC，然后创建用户租户，
该方案需要应用支持分库分表改造，
所以，KES RAC，
分布式数据库绝对不是包治百病的良药，银行信贷管理系统、每个业务独占一个数据库实例。也与分布式更没关系了。资源硬件共享、大批高端技术牛马负责运维保障…
但是，不需要应用改造，数据库实例级多租户
适用于中小型应用，
第四、