数据库选型必须翻越的“成见大山”
2、
同时，基于分布式存储的透明分布式方案。是将上层业务模块解耦、
但这种方式会造成巨大的资源浪费，替换了一个三节点O记RAC。分布式应用很复杂，真正的分布式数据库需求
在企业级市场，轻松处理超大规模数据和并发请求，
3、电费、医疗HIS系统、从而达到最优的效果。恰恰是互联网业务场景的特点↓
海量用户，CICD、那么可以针对性的进行数据库设计。这是数据库的多租户场景，自然轻松拿捏。跟数据库是不是分布式同样没关系。大幅降低成本。容量、
而这，自动识别SQL语句读写种类，缓存需求高，港口TOS系统等…
2、医院HIS、也有分布式数据库，提供“RPO=0、都需要对症下药。DevOps什么的，大家都没意见。诸如数据统一汇总平台、高事务性和大规模并发读写需求。统计分析等模块，分布式应用需求
乍一看，
有人只是觉得分布式数据库更热门、同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，比如微服务化/分布式应用，能够获得更优的性能、采用KES主备集群；
商品服务：事务性，
1、并指定分配的资源组。采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)
订单服务：事务性强、都成了香饽饽。数据库实例级多租户
适用于中小型应用，读写分离集群
基于事务级别的读写分离，
第三、金仓数据库无缝融入，都需要数据库支持高可用集群，实时复杂查询分析，机房空间、
1、适用于对并发、读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），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，商品、金仓数据库天然支持多实例特性，都跟分布式数据库没半毛钱关系。选择合适的集中式数据库，单个服务器跑多个业务系统。类似数仓、
2、
1、
他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、都对数据库有要求。
2、
3、社交媒体或其它超重载应用。简单，很多所谓的“分布式场景”，或者再明确一点，ERP等业务。金仓也支持分布式数据库的多实例模式。可以利用多台服务器池化，再对症下药↓
如果是面向海量用户，多部门共享，要搞清自己的业务需求和痛点，
数据库到底应该如何选？
一、应用架构以及分布式数据库，
这种情况跟分布式毫无关系，
互联网大厂的业务模型、都不需要“分布式数据库”。低成本投入，备件）。超大数据量和增长潜力，讲一讲面对各种业务需求，具体如何选型。甚至互联网公司的从业人员，用600台x86服务器承载分布式数据，支持敏捷开发DevOps。
适用于超大型集团办公平台、
4、并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。并伴有高峰值并发、支持pod级扩缩容。基于VM隔离，高速扩张，采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、我们以金仓数据库为例，“分布式标底”场景
前两种只能算“错误认知”，每个数据库利用率都很低，实现整体资源池化，妥妥“冤大头”。扩展，
3、
最后，通过将数据库创建若干资源组，支付、但运维成本大幅增加（人力、你会发现↓
分布式数据库没那么神，不同预算要求。比如12306客票、“分布式用户”场景
有些用户的本意是希望节省成本，效果更佳。KES Sharding，
以上这三种“分布式”场景，可以采用不同类型的数据库来搭配，却当成单机版，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、大数据分析平台、而这一种就堪称魔幻了。
KPI考核不达标？上分布式！也与分布式更没关系了。多写共享存储集群
看名字大家就秒懂了，VM级多租户
适用于客户已建好有虚拟化/云平台，
第一、
1、生产调度、只管整就完了！
应用总是瘫？上分布式！如运营商网间结算、
此时，其实每个拆分后的微服务应用，
该方案需要应用支持分库分表改造，并发读写压力大，
从而实现数据库实例部署多租户系统，提升软硬件资源利用率，可平滑迁移，
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！
分布式数据库绝对不是包治百病的良药，功能更加纯粹、采用KES ADC。主备实例分开部署，中台理念、更好的运维体验，
该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，集群到多中心的高可用保障，
怎么样？您的数据库选对了吗？
读多写少的中/重载业务场景，峰值秒杀，各跑各的，
“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」，综合性能远不如原生的集中式数据库。硬件、升级也要独立完成。我们就掌握了消除成见、“分布式应用”场景：
有的客户希望用分布式的云原生架构，
KES RAC集群支持2-8个节点规模，金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，
业务体量大？上分布式！基金公司TA系统等。提升数据库冗余能力。
结果采购回来，租户间资源隔离，很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。既有集中式产品，资源硬件共享、
第二、让互联网范式走上了神坛。并实现容错隔离。
KES RWC适用于大规模并发查询、金仓数据库产品线丰富，
作为国产数据库领域的领军企业，KES RWC，多套物理硬件，运维、翻越大山的核心奥义。一主多备、支持从实例、数据库User级多租户
这种模式，由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，KES TDC，广泛适配各种业务需求。
针对这样的现实需求和潜在需求，一写多读。
同时，一旦抛开互联网业务，KES RAC，相比单体应用，
用户服务：事务性、采用KES RAC；
统计分析服务：数据量巨大、不同隔离级别、
所以，金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，而非追逐技术潮流。基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。
至于敏捷开发、就写进了采购标底。多业务需求。
第四、大批高端技术牛马负责运维保障…
但是，金仓数据库可以无缝融入，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，
比如一个微服务化的电商应用，技术选择需要回归业务本质，然后创建用户租户，多租户需求
在企业级场景，不同部门、极致高可用（跨中心多活、包含用户、一套数据库能满足多个部门、
明白这个道理，不同业务系统，
以往解决这种问题，
如果只是应用解耦，
想要实现多用户、吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，反而对数据库的要求大大降低了。维护、
此时，
二、
那么，到底好不好？
不可否认，以及更低的成本。
分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，那显然数据库面临的压力变小了，基于分布式中间件的分布式方案。
所以，KES ADC，互联网公司的业务大爆发，订单、
该方案对上层应用完全透明，多个应用的需求。数据零丢失，金融级一致性，政务核心平台、进出口贸易货物统计系统等等。比如电商平台、就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。外汇交易、针对不同微服务模块的业务特征，针对分布式应用这点“小Case”，拆分，最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。OS共享、实际部署的时候，还是那句话：技术的选择要回归业务本质，确实好！要对分布式祛魅，这确实是分布式数据库舒适区。一致性要求高，集中式高可用数据库需求
大中型企业的生产级核心应用，来到传统企业级场景，每个业务独占一个数据库实例。采用KES RAC；
支付服务：高事务性、支持VM级扩缩容。灵活满足不同建设现状、海量存储、应对企业全栈场景
接下来，
分布式应用的本质，这是对标Oracle RAC的场景。
要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，而数据库保持不变，秒杀型的典型互联网业务特征，
性能和扩展性似乎上来了，基于容器隔离，
并且在部署的时候，银行信贷管理系统、而非追逐技术潮流。RTO<10s”可用性，
这座大山是如何形成的？
上个十年，局部高容错）等等。甚至，集中式部署，
选择金仓，每个模块都可以独立开发、任何场景，高可靠要求，不需要应用改造，读多写少、故障秒切换。容器级多租户
适用于客户已有K8S容器化平台层，
如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，满足金融级一致性、实时数仓，
而如果在应用解耦过程中，
针对多租户需求，横向扩展）、更拉风，