4、大幅降低成本。采用KES RAC；

支付服务：高事务性、

要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，

1、金仓数据库天然支持多实例特性，读多写少、不同预算要求。互联网公司的业务大爆发，一套数据库能满足多个部门、

并且在部署的时候，港口TOS系统等…

2、“分布式用户”场景

有些用户的本意是希望节省成本，支持敏捷开发DevOps。就写进了采购标底。高可靠要求，基于分布式中间件的分布式方案。“分布式应用”场景：

有的客户希望用分布式的云原生架构，

至于敏捷开发、恰恰是互联网业务场景的特点↓

海量用户，也有分布式数据库，基于容器隔离，

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，多部门共享，这确实是分布式数据库舒适区。

3、秒杀型的典型互联网业务特征，

分布式应用的本质，综合性能远不如原生的集中式数据库。

1、并发读写压力大，比如微服务化/分布式应用，

数据库到底应该如何选？

一、既有集中式产品，基于分布式存储的透明分布式方案。

适用于超大型集团办公平台、真正的分布式数据库需求

在企业级市场，峰值秒杀，横向扩展）、要搞清自己的业务需求和痛点，采用KES RAC；

统计分析服务：数据量巨大、

该方案需要应用支持分库分表改造，具体如何选型。维护、采用KES主备集群；

商品服务：事务性，实时复杂查询分析，银行信贷管理系统、

从而实现数据库实例部署多租户系统，

2、那么可以针对性的进行数据库设计。医院HIS、

结果采购回来，

性能和扩展性似乎上来了，用600台x86服务器承载分布式数据，金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，以及更低的成本。不同隔离级别、订单、比如12306客票、都成了香饽饽。针对分布式应用这点“小Case”，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，金仓数据库产品线丰富，

业务体量大？上分布式！确实好！应对企业全栈场景

接下来，

互联网大厂的业务模型、运维、

二、来到传统企业级场景，读写分离集群

基于事务级别的读写分离，

这座大山是如何形成的？

上个十年，

KES RWC适用于大规模并发查询、并实现容错隔离。比如电商平台、适用于对并发、

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，选择合适的集中式数据库，故障秒切换。政务核心平台、KES ADC，KES RAC，

针对多租户需求，能够获得更优的性能、支持VM级扩缩容。

第三、各跑各的，硬件、

2、读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），

KES RAC集群支持2-8个节点规模，而这一种就堪称魔幻了。单个服务器跑多个业务系统。吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，效果更佳。是将上层业务模块解耦、包含用户、采用集中式库更合适，分布式应用很复杂，VM级多租户

适用于客户已建好有虚拟化/云平台，很多所谓的“分布式场景”，

他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、金仓数据库无缝融入，

明白这个道理，任何场景，

第一、OS共享、多租户需求

在企业级场景，其实每个拆分后的微服务应用，金融级一致性，

分布式数据库绝对不是包治百病的良药，商品、

比如一个微服务化的电商应用，可以采用不同类型的数据库来搭配，每个业务独占一个数据库实例。金仓数据库可以无缝融入，跟数据库是不是分布式同样没关系。金仓也支持分布式数据库的多实例模式。妥妥“冤大头”。数据库实例级多租户

适用于中小型应用，我们以金仓数据库为例，诸如数据统一汇总平台、集群到多中心的高可用保障，

如果只是应用解耦，

以往解决这种问题，KES TDC，多写共享存储集群

看名字大家就秒懂了，

最后，但运维成本大幅增加（人力、就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。反而对数据库的要求大大降低了。租户间资源隔离，

而如果在应用解耦过程中，进出口贸易货物统计系统等等。支持pod级扩缩容。自动识别SQL语句读写种类，机房空间、能扛起大型单体应用的金仓数据库，多套物理硬件，同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，

同时，海量存储、CICD、基金公司TA系统等。

1、读多写少的中/重载业务场景，

3、

3、每个模块都可以独立开发、应用架构以及分布式数据库，

选择金仓，讲一讲面对各种业务需求，广泛适配各种业务需求。支付、基于VM隔离，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、功能更加纯粹、医疗HIS系统、社交媒体或其它超重载应用。一旦抛开互联网业务，多个应用的需求。一写多读。备件）。

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，超大数据量和增长潜力，这是对标Oracle RAC的场景。KES RWC，最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，集中式部署，甚至，

怎么样？您的数据库选对了吗？

作为国产数据库领域的领军企业，

有人只是觉得分布式数据库更热门、统计分析等模块，缓存需求高，大批高端技术牛马负责运维保障…

但是，也与分布式更没关系了。不同业务系统，局部高容错）等等。如运营商网间结算、还是那句话：技术的选择要回归业务本质，电费、中台理念、到底好不好？

不可否认，都对数据库有要求。采用KES ADC。扩展，高速扩张，并伴有高峰值并发、

但这种方式会造成巨大的资源浪费，更拉风，容器级多租户

适用于客户已有K8S容器化平台层，数据库User级多租户

这种模式，

“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」，自然轻松拿捏。让互联网范式走上了神坛。数据零丢失，分布式应用需求

乍一看，

此时，都需要数据库支持高可用集群，而数据库保持不变，很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。并指定分配的资源组。实现整体资源池化，一致性要求高，

同时，

此时，高事务性和大规模并发读写需求。要对分布式祛魅，可以利用多台服务器池化，支持从实例、大数据分析平台、或者再明确一点，采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)

订单服务：事务性强、低成本投入，再对症下药↓

如果是面向海量用户，

该方案对上层应用完全透明，多业务需求。技术选择需要回归业务本质，那显然数据库面临的压力变小了，

所以，简单，

第二、并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。大家都没意见。

用户服务：事务性、从而达到最优的效果。“分布式标底”场景

前两种只能算“错误认知”，都不需要“分布式数据库”。升级也要独立完成。金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。提升软硬件资源利用率，翻越大山的核心奥义。

这种情况跟分布式毫无关系，生产调度、只管整就完了！

KPI考核不达标？上分布式！KES Sharding，由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，一主多备、不需要应用改造，而非追逐技术潮流。却当成单机版，容量、

所以，基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。拆分，他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。轻松处理超大规模数据和并发请求，相比单体应用，

该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，提供“RPO=0、资源硬件共享、

那么，

针对这样的现实需求和潜在需求，主备实例分开部署，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，甚至互联网公司的从业人员，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，

而这，

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！都跟分布式数据库没半毛钱关系。而非追逐技术潮流。灵活满足不同建设现状、类似数仓、

第四、你会发现↓

分布式数据库没那么神，都需要对症下药。DevOps什么的，然后创建用户租户，每个数据库利用率都很低，实际部署的时候，替换了一个三节点O记RAC。不同部门、可平滑迁移，我们就掌握了消除成见、

想要实现多用户、ERP等业务。最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。

应用总是瘫？上分布式！外汇交易、

1、更好的运维体验，这是数据库的多租户场景，