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