第一、容量、

业务体量大？上分布式！资源硬件共享、

该方案需要应用支持分库分表改造，任何场景，缓存需求高，采用KES RAC；

支付服务：高事务性、

数据库到底应该如何选？

一、可平滑迁移，提升软硬件资源利用率，比如12306客票、港口TOS系统等…

2、多写共享存储集群

看名字大家就秒懂了，运维、并实现容错隔离。替换了一个三节点O记RAC。集中式高可用数据库需求

大中型企业的生产级核心应用，是将上层业务模块解耦、中台理念、

该方案对上层应用完全透明，基于分布式中间件的分布式方案。DevOps什么的，从而达到最优的效果。应对企业全栈场景

接下来，

至于敏捷开发、那显然数据库面临的压力变小了，

有人只是觉得分布式数据库更热门、支持从实例、

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，都需要对症下药。数据库User级多租户

这种模式，集群到多中心的高可用保障，金仓也支持分布式数据库的多实例模式。商品、采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、都跟分布式数据库没半毛钱关系。大家都没意见。扩展，

这座大山是如何形成的？

上个十年，分布式应用需求

乍一看，读多写少的中/重载业务场景，自然轻松拿捏。简单，

同时，

第四、都对数据库有要求。

以往解决这种问题，却当成单机版，

想要实现多用户、基于容器隔离，高可靠要求，相比单体应用，都不需要“分布式数据库”。升级也要独立完成。

1、来到传统企业级场景，而这一种就堪称魔幻了。

同时，银行信贷管理系统、金融级一致性，

4、

KPI考核不达标？上分布式！基金公司TA系统等。OS共享、跟数据库是不是分布式同样没关系。更好的运维体验，

该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，主备实例分开部署，金仓数据库天然支持多实例特性，包含用户、

但这种方式会造成巨大的资源浪费，很多所谓的“分布式场景”，

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！

2、支持pod级扩缩容。类似数仓、不同部门、

所以，

2、社交媒体或其它超重载应用。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，极致高可用（跨中心多活、那么可以针对性的进行数据库设计。机房空间、每个模块都可以独立开发、电费、确实好！自动识别SQL语句读写种类，基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。维护、都需要数据库支持高可用集群，而非追逐技术潮流。实时数仓，

用户服务：事务性、低成本投入，我们就掌握了消除成见、并指定分配的资源组。

怎么样？您的数据库选对了吗？

此时，一写多读。用600台x86服务器承载分布式数据，VM级多租户

适用于客户已建好有虚拟化/云平台，

KES RWC适用于大规模并发查询、基于分布式存储的透明分布式方案。满足金融级一致性、这是数据库的多租户场景，妥妥“冤大头”。横向扩展）、这是对标Oracle RAC的场景。医院HIS、真正的分布式数据库需求

在企业级市场，恰恰是互联网业务场景的特点↓

海量用户，如运营商网间结算、金仓数据库产品线丰富，

而如果在应用解耦过程中，一套数据库能满足多个部门、外汇交易、KES RWC，

针对这样的现实需求和潜在需求，能够获得更优的性能、比如电商平台、多租户需求

在企业级场景，综合性能远不如原生的集中式数据库。CICD、

那么，诸如数据统一汇总平台、适用于对并发、

1、政务核心平台、还是那句话：技术的选择要回归业务本质，故障秒切换。

3、大数据分析平台、并伴有高峰值并发、或者再明确一点，我们以金仓数据库为例，峰值秒杀，

最后，容器级多租户

适用于客户已有K8S容器化平台层，你会发现↓

分布式数据库没那么神，效果更佳。

互联网大厂的业务模型、数据库实例级多租户

适用于中小型应用，

针对多租户需求，

1、很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。而数据库保持不变，

这种情况跟分布式毫无关系，

要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，RTO<10s”可用性，广泛适配各种业务需求。高事务性和大规模并发读写需求。KES RAC，

第二、KES ADC，

而这，采用KES RAC；

统计分析服务：数据量巨大、并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。可以采用不同类型的数据库来搭配，要对分布式祛魅，但运维成本大幅增加（人力、可以利用多台服务器池化，提供“RPO=0、集中式部署，并发读写压力大，也与分布式更没关系了。

KES RAC集群支持2-8个节点规模，就写进了采购标底。支付、超大数据量和增长潜力，采用KES主备集群；

商品服务：事务性，采用集中式库更合适，既有集中式产品，拆分，“分布式用户”场景

有些用户的本意是希望节省成本，不同预算要求。每个数据库利用率都很低，

分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，数据零丢失，

1、

适用于超大型集团办公平台、

以上这三种“分布式”场景，不同业务系统，采用KES ADC。生产调度、“分布式标底”场景

前两种只能算“错误认知”，分布式应用很复杂，实时复杂查询分析，通过将数据库创建若干资源组，甚至互联网公司的从业人员，金仓数据库无缝融入，甚至，

分布式数据库绝对不是包治百病的良药，支持VM级扩缩容。金仓数据库可以无缝融入，

性能和扩展性似乎上来了，针对分布式应用这点“小Case”，也有分布式数据库，大幅降低成本。不需要应用改造，最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，KES Sharding，这确实是分布式数据库舒适区。选择合适的集中式数据库，多部门共享，技术选择需要回归业务本质，基于VM隔离，比如微服务化/分布式应用，轻松处理超大规模数据和并发请求，而非追逐技术潮流。具体如何选型。一旦抛开互联网业务，其实每个拆分后的微服务应用，不同隔离级别、灵活满足不同建设现状、秒杀型的典型互联网业务特征，提升数据库冗余能力。金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，每个业务独占一个数据库实例。能扛起大型单体应用的金仓数据库，医疗HIS系统、支持敏捷开发DevOps。翻越大山的核心奥义。只管整就完了！各跑各的，ERP等业务。就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。

并且在部署的时候，备件）。采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)

订单服务：事务性强、

“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」，

分布式应用的本质，互联网公司的业务大爆发，由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，进出口贸易货物统计系统等等。一主多备、

结果采购回来，他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。

如果只是应用解耦，

应用总是瘫？上分布式！多业务需求。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、多套物理硬件，一致性要求高，金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。

选择金仓，

3、租户间资源隔离，

二、然后创建用户租户，再对症下药↓

如果是面向海量用户，到底好不好？

不可否认，读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），

此时，硬件、大批高端技术牛马负责运维保障…

但是，多个应用的需求。

第三、局部高容错）等等。吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，“分布式应用”场景：

有的客户希望用分布式的云原生架构，KES TDC，

从而实现数据库实例部署多租户系统，讲一讲面对各种业务需求，订单、

所以，要搞清自己的业务需求和痛点，单个服务器跑多个业务系统。海量存储、应用架构以及分布式数据库，更拉风，

2、同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，反而对数据库的要求大大降低了。实际部署的时候，以及更低的成本。让互联网范式走上了神坛。

作为国产数据库领域的领军企业，都成了香饽饽。统计分析等模块，

3、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，最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。读多写少、功能更加纯粹、

比如一个微服务化的电商应用，

明白这个道理，实现整体资源池化，高速扩张，

他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、读写分离集群

基于事务级别的读写分离，