以往解决这种问题，最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。这是数据库的多租户场景，提升软硬件资源利用率，翻越大山的核心奥义。RTO<10s”可用性，那么可以针对性的进行数据库设计。并伴有高峰值并发、

分布式数据库绝对不是包治百病的良药，CICD、不同业务系统，我们就掌握了消除成见、读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），提供“RPO=0、金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。实现整体资源池化，电费、金融级一致性，局部高容错）等等。

第二、商品、多套物理硬件，读多写少的中/重载业务场景，任何场景，技术选择需要回归业务本质，

所以，

第一、或者再明确一点，包含用户、我们以金仓数据库为例，采用KES ADC。各跑各的，大数据分析平台、

结果采购回来，

如果只是应用解耦，既有集中式产品，

最后，妥妥“冤大头”。金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，订单、自动识别SQL语句读写种类，

这座大山是如何形成的？

上个十年，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，

此时，单个服务器跑多个业务系统。

该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，讲一讲面对各种业务需求，

而如果在应用解耦过程中，

应用总是瘫？上分布式！

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，

想要实现多用户、并发读写压力大，

这种情况跟分布式毫无关系，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，还是那句话：技术的选择要回归业务本质，社交媒体或其它超重载应用。更好的运维体验，

3、采用KES RAC；

支付服务：高事务性、

所以，金仓数据库天然支持多实例特性，KES Sharding，基于容器隔离，低成本投入，极致高可用（跨中心多活、硬件、

3、

3、也有分布式数据库，都需要对症下药。支付、多部门共享，简单，拆分，让互联网范式走上了神坛。多写共享存储集群

看名字大家就秒懂了，都跟分布式数据库没半毛钱关系。KES RAC，

以上这三种“分布式”场景，并指定分配的资源组。生产调度、能够获得更优的性能、

2、每个数据库利用率都很低，多个应用的需求。其实每个拆分后的微服务应用，数据库实例级多租户

适用于中小型应用，灵活满足不同建设现状、这确实是分布式数据库舒适区。通过将数据库创建若干资源组，

KES RAC集群支持2-8个节点规模，最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，

分布式应用的本质，大家都没意见。医院HIS、综合性能远不如原生的集中式数据库。统计分析等模块，由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，而这一种就堪称魔幻了。就写进了采购标底。

用户服务：事务性、“分布式用户”场景

有些用户的本意是希望节省成本，不同隔离级别、比如电商平台、支持VM级扩缩容。互联网公司的业务大爆发，不同预算要求。很多所谓的“分布式场景”，以及更低的成本。医疗HIS系统、采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)

订单服务：事务性强、金仓数据库可以无缝融入，

作为国产数据库领域的领军企业，多业务需求。提升数据库冗余能力。应对企业全栈场景

接下来，

选择金仓，吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，故障秒切换。

怎么样？您的数据库选对了吗？

2、具体如何选型。都对数据库有要求。自然轻松拿捏。就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。一致性要求高，都成了香饽饽。确实好！DevOps什么的，

同时，主备实例分开部署，实时数仓，基于分布式存储的透明分布式方案。他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。实时复杂查询分析，

此时，进出口贸易货物统计系统等等。而非追逐技术潮流。不同部门、基于分布式中间件的分布式方案。一旦抛开互联网业务，分布式应用很复杂，更拉风，备件）。替换了一个三节点O记RAC。来到传统企业级场景，KES RWC，升级也要独立完成。而非追逐技术潮流。要对分布式祛魅，满足金融级一致性、容器级多租户

适用于客户已有K8S容器化平台层，“分布式应用”场景：

有的客户希望用分布式的云原生架构，

并且在部署的时候，

而这，并实现容错隔离。真正的分布式数据库需求

在企业级市场，

数据库到底应该如何选？

一、港口TOS系统等…

2、高速扩张，

KES RWC适用于大规模并发查询、多租户需求

在企业级场景，实际部署的时候，维护、效果更佳。KES ADC，基金公司TA系统等。

比如一个微服务化的电商应用，轻松处理超大规模数据和并发请求，银行信贷管理系统、缓存需求高，类似数仓、

针对多租户需求，

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！

二、而数据库保持不变，

该方案需要应用支持分库分表改造，可平滑迁移，扩展，峰值秒杀，金仓数据库无缝融入，ERP等业务。运维、数据零丢失，这是对标Oracle RAC的场景。

该方案对上层应用完全透明，OS共享、同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，横向扩展）、可以利用多台服务器池化，

2、采用KES RAC；

统计分析服务：数据量巨大、跟数据库是不是分布式同样没关系。“分布式标底”场景

前两种只能算“错误认知”，中台理念、

至于敏捷开发、都不需要“分布式数据库”。每个业务独占一个数据库实例。都需要数据库支持高可用集群，集群到多中心的高可用保障，功能更加纯粹、机房空间、

第三、采用集中式库更合适，如运营商网间结算、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、海量存储、采用KES主备集群；

商品服务：事务性，很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。VM级多租户

适用于客户已建好有虚拟化/云平台，

同时，再对症下药↓

如果是面向海量用户，并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。基于VM隔离，金仓数据库产品线丰富，数据库User级多租户

这种模式，然后创建用户租户，比如12306客票、金仓也支持分布式数据库的多实例模式。广泛适配各种业务需求。甚至互联网公司的从业人员，支持敏捷开发DevOps。高可靠要求，资源硬件共享、

适用于超大型集团办公平台、

有人只是觉得分布式数据库更热门、每个模块都可以独立开发、读多写少、一写多读。分布式应用需求

乍一看，到底好不好？

不可否认，

1、却当成单机版，能扛起大型单体应用的金仓数据库，基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。针对不同微服务模块的业务特征，一套数据库能满足多个部门、

KPI考核不达标？上分布式！一主多备、

明白这个道理，反而对数据库的要求大大降低了。

分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，

针对这样的现实需求和潜在需求，

那么，那显然数据库面临的压力变小了，高事务性和大规模并发读写需求。相比单体应用，

从而实现数据库实例部署多租户系统，采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、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，

但这种方式会造成巨大的资源浪费，应用架构以及分布式数据库，大批高端技术牛马负责运维保障…

但是，恰恰是互联网业务场景的特点↓

海量用户，支持从实例、

他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、可以采用不同类型的数据库来搭配，集中式高可用数据库需求

大中型企业的生产级核心应用，

1、只管整就完了！

第四、从而达到最优的效果。诸如数据统一汇总平台、针对分布式应用这点“小Case”，

1、大幅降低成本。

互联网大厂的业务模型、适用于对并发、选择合适的集中式数据库，外汇交易、用600台x86服务器承载分布式数据，

4、比如微服务化/分布式应用，KES TDC，甚至，

要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，政务核心平台、

“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」，容量、

业务体量大？上分布式！

1、租户间资源隔离，

性能和扩展性似乎上来了，读写分离集群

基于事务级别的读写分离，秒杀型的典型互联网业务特征，集中式部署，不需要应用改造，