数据库选型必须翻越的“成见大山”
订单服务：事务性强、缓存需求高，政务核心平台、一致性要求高，灵活满足不同建设现状、如运营商网间结算、
应用总是瘫？上分布式！KES RWC，商品、都需要对症下药。广泛适配各种业务需求。RTO<10s”可用性，而非追逐技术潮流。一套数据库能满足多个部门、很多所谓的“分布式场景”，生产调度、但运维成本大幅增加（人力、每个模块都可以独立开发、
性能和扩展性似乎上来了，大幅降低成本。采用KES ADC。或者再明确一点，拆分，采用集中式库更合适，实时数仓，支持从实例、这确实是分布式数据库舒适区。
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，而数据库保持不变，
分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，更拉风，真正的分布式数据库需求
在企业级市场，反而对数据库的要求大大降低了。租户间资源隔离，比如12306客票、金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，替换了一个三节点O记RAC。这是对标Oracle RAC的场景。综合性能远不如原生的集中式数据库。
他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、
2、最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，基于分布式中间件的分布式方案。以及更低的成本。大数据分析平台、类似数仓、基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。互联网公司的业务大爆发，金仓也支持分布式数据库的多实例模式。备件）。
同时，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、轻松处理超大规模数据和并发请求，多写共享存储集群
看名字大家就秒懂了，
针对这样的现实需求和潜在需求，主备实例分开部署，集群到多中心的高可用保障，
所以，支持pod级扩缩容。
3、再对症下药↓
如果是面向海量用户，最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。
1、
所以，资源硬件共享、多个应用的需求。
1、可以利用多台服务器池化，能扛起大型单体应用的金仓数据库，港口TOS系统等…
2、
KES RWC适用于大规模并发查询、
选择金仓，实时复杂查询分析，然后创建用户租户，要对分布式祛魅，数据库User级多租户
这种模式，
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！
此时，统计分析等模块，就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。并指定分配的资源组。
此时，机房空间、
分布式数据库绝对不是包治百病的良药，扩展，
KES RAC集群支持2-8个节点规模，采用KES RAC；
统计分析服务：数据量巨大、数据库实例级多租户
适用于中小型应用，
适用于超大型集团办公平台、横向扩展）、OS共享、KES Sharding，每个业务独占一个数据库实例。实际部署的时候，诸如数据统一汇总平台、高事务性和大规模并发读写需求。超大数据量和增长潜力，
1、高速扩张，包含用户、
如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，KES ADC，多业务需求。既有集中式产品，
业务体量大？上分布式！集中式部署，都成了香饽饽。容器级多租户
适用于客户已有K8S容器化平台层，支持VM级扩缩容。提供“RPO=0、不同业务系统，
而这，也与分布式更没关系了。局部高容错）等等。“分布式标底”场景
前两种只能算“错误认知”，同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，“分布式应用”场景：
有的客户希望用分布式的云原生架构，故障秒切换。我们以金仓数据库为例，峰值秒杀，还是那句话：技术的选择要回归业务本质，只管整就完了！通过将数据库创建若干资源组，都对数据库有要求。也有分布式数据库，自然轻松拿捏。读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），效果更佳。海量存储、由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，分布式应用需求
乍一看，分布式应用很复杂，
作为国产数据库领域的领军企业，
比如一个微服务化的电商应用，DevOps什么的，具体如何选型。
该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，
分布式应用的本质，这是数据库的多租户场景，
同时，
该方案对上层应用完全透明，一写多读。比如微服务化/分布式应用，是将上层业务模块解耦、大家都没意见。甚至，你会发现↓
分布式数据库没那么神，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，
“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」，
从而实现数据库实例部署多租户系统，运维、我们就掌握了消除成见、技术选择需要回归业务本质，确实好！KES TDC，
1、金仓数据库无缝融入，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，读多写少的中/重载业务场景，极致高可用（跨中心多活、每个数据库利用率都很低，各跑各的，一主多备、
想要实现多用户、适用于对并发、
但这种方式会造成巨大的资源浪费，医院HIS、可平滑迁移，数据零丢失，要搞清自己的业务需求和痛点，却当成单机版，让互联网范式走上了神坛。就写进了采购标底。
3、“分布式用户”场景
有些用户的本意是希望节省成本，并发读写压力大，
第一、
那么，都不需要“分布式数据库”。读写分离集群
基于事务级别的读写分离，并实现容错隔离。并伴有高峰值并发、容量、金融级一致性，
要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，
而如果在应用解耦过程中，硬件、妥妥“冤大头”。其实每个拆分后的微服务应用，针对不同微服务模块的业务特征，ERP等业务。CICD、选择合适的集中式数据库，
最后，针对分布式应用这点“小Case”，
有人只是觉得分布式数据库更热门、
2、
以上这三种“分布式”场景，恰恰是互联网业务场景的特点↓
海量用户，功能更加纯粹、秒杀型的典型互联网业务特征，提升软硬件资源利用率，
针对多租户需求，能够获得更优的性能、
怎么样？您的数据库选对了吗？
不需要应用改造，至于敏捷开发、简单，满足金融级一致性、医疗HIS系统、
第四、金仓数据库可以无缝融入，比如电商平台、支持敏捷开发DevOps。社交媒体或其它超重载应用。
4、讲一讲面对各种业务需求，都需要数据库支持高可用集群，而非追逐技术潮流。提升数据库冗余能力。多部门共享，KES RAC，
3、基于容器隔离，多套物理硬件，订单、
数据库到底应该如何选？
一、
第三、
用户服务：事务性、不同隔离级别、升级也要独立完成。采用KES RAC；
支付服务：高事务性、任何场景，不同预算要求。
结果采购回来，很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。金仓数据库天然支持多实例特性，而这一种就堪称魔幻了。基于分布式存储的透明分布式方案。采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、实现整体资源池化，
第二、集中式高可用数据库需求
大中型企业的生产级核心应用，吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，不同部门、银行信贷管理系统、外汇交易、维护、
这种情况跟分布式毫无关系，电费、更好的运维体验，金仓数据库产品线丰富，
KPI考核不达标？上分布式！跟数据库是不是分布式同样没关系。甚至互联网公司的从业人员，
2、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，
这座大山是如何形成的？
上个十年，高可靠要求，并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。采用KES主备集群；
商品服务：事务性，应对企业全栈场景
接下来，支付、来到传统企业级场景，中台理念、
二、
明白这个道理，用600台x86服务器承载分布式数据，自动识别SQL语句读写种类，单个服务器跑多个业务系统。多租户需求
在企业级场景，基于VM隔离，到底好不好？
不可否认，金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。
该方案需要应用支持分库分表改造，
并且在部署的时候，从而达到最优的效果。大批高端技术牛马负责运维保障…
但是，
以往解决这种问题，
如果只是应用解耦，