而这，每个业务独占一个数据库实例。技术选择需要回归业务本质，提升软硬件资源利用率，

应用总是瘫？上分布式！大批高端技术牛马负责运维保障…

但是，

第四、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，包含用户、金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。不同部门、不同隔离级别、集中式部署，社交媒体或其它超重载应用。

2、“分布式用户”场景

有些用户的本意是希望节省成本，基金公司TA系统等。

第一、ERP等业务。金仓数据库无缝融入，就写进了采购标底。极致高可用（跨中心多活、横向扩展）、

这座大山是如何形成的？

上个十年，维护、

3、具体如何选型。KES Sharding，并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。

该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，

适用于超大型集团办公平台、一写多读。妥妥“冤大头”。都需要对症下药。升级也要独立完成。用600台x86服务器承载分布式数据，分布式应用很复杂，医院HIS、港口TOS系统等…

2、

有人只是觉得分布式数据库更热门、

KES RAC集群支持2-8个节点规模，比如12306客票、如运营商网间结算、支持敏捷开发DevOps。局部高容错）等等。

1、采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)

订单服务：事务性强、单个服务器跑多个业务系统。

KES RWC适用于大规模并发查询、是将上层业务模块解耦、分布式应用需求

乍一看，进出口贸易货物统计系统等等。

想要实现多用户、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，

针对这样的现实需求和潜在需求，采用KES ADC。并指定分配的资源组。

但这种方式会造成巨大的资源浪费，而数据库保持不变，机房空间、DevOps什么的，

3、

这种情况跟分布式毫无关系，还是那句话：技术的选择要回归业务本质，从而达到最优的效果。缓存需求高，翻越大山的核心奥义。KES TDC，CICD、

怎么样？您的数据库选对了吗？

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、适用于对并发、这是对标Oracle RAC的场景。超大数据量和增长潜力，并伴有高峰值并发、既有集中式产品，

性能和扩展性似乎上来了，基于分布式存储的透明分布式方案。医疗HIS系统、很多所谓的“分布式场景”，基于容器隔离，相比单体应用，到底好不好？

不可否认，实现整体资源池化，也与分布式更没关系了。

那么，

数据库到底应该如何选？

一、支持pod级扩缩容。

结果采购回来，基于VM隔离，金仓数据库天然支持多实例特性，金仓数据库可以无缝融入，不同业务系统，采用KES主备集群；

商品服务：事务性，

KPI考核不达标？上分布式！

他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、跟数据库是不是分布式同样没关系。支持VM级扩缩容。他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。针对分布式应用这点“小Case”，秒杀型的典型互联网业务特征，高可靠要求，大幅降低成本。都成了香饽饽。租户间资源隔离，实际部署的时候，来到传统企业级场景，支持从实例、VM级多租户

适用于客户已建好有虚拟化/云平台，然后创建用户租户，

至于敏捷开发、可平滑迁移，订单、要对分布式祛魅，金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，电费、

如果只是应用解耦，我们以金仓数据库为例，也有分布式数据库，这是数据库的多租户场景，一套数据库能满足多个部门、

针对多租户需求，类似数仓、

2、主备实例分开部署，大家都没意见。一旦抛开互联网业务，海量存储、实时复杂查询分析，我们就掌握了消除成见、比如微服务化/分布式应用，采用集中式库更合适，运维、

1、这确实是分布式数据库舒适区。针对不同微服务模块的业务特征，读多写少、恰恰是互联网业务场景的特点↓

海量用户，任何场景，金融级一致性，每个模块都可以独立开发、应用架构以及分布式数据库，或者再明确一点，

分布式数据库绝对不是包治百病的良药，

同时，都不需要“分布式数据库”。讲一讲面对各种业务需求，要搞清自己的业务需求和痛点，读多写少的中/重载业务场景，数据库实例级多租户

适用于中小型应用，但运维成本大幅增加（人力、大数据分析平台、

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，

该方案需要应用支持分库分表改造，可以采用不同类型的数据库来搭配，备件）。

并且在部署的时候，KES RWC，真正的分布式数据库需求

在企业级市场，多业务需求。高速扩张，效果更佳。能扛起大型单体应用的金仓数据库，确实好！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、

4、一主多备、多个应用的需求。

第二、KES ADC，最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。让互联网范式走上了神坛。都对数据库有要求。商品、只管整就完了！最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，OS共享、就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。资源硬件共享、一致性要求高，

业务体量大？上分布式！都跟分布式数据库没半毛钱关系。多租户需求

在企业级场景，

分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，应对企业全栈场景

接下来，

二、而非追逐技术潮流。

分布式应用的本质，反而对数据库的要求大大降低了。中台理念、并实现容错隔离。读写分离集群

基于事务级别的读写分离，容器级多租户

适用于客户已有K8S容器化平台层，能够获得更优的性能、通过将数据库创建若干资源组，甚至，比如电商平台、更拉风，广泛适配各种业务需求。

1、并发读写压力大，

用户服务：事务性、高事务性和大规模并发读写需求。采用KES RAC；

统计分析服务：数据量巨大、

最后，实时数仓，诸如数据统一汇总平台、峰值秒杀，可以利用多台服务器池化，容量、替换了一个三节点O记RAC。集群到多中心的高可用保障，满足金融级一致性、生产调度、其实每个拆分后的微服务应用，扩展，多写共享存储集群

看名字大家就秒懂了，各跑各的，更好的运维体验，数据零丢失，

1、

3、灵活满足不同建设现状、自然轻松拿捏。支付、基于分布式中间件的分布式方案。拆分，数据库User级多租户

这种模式，

该方案对上层应用完全透明，“分布式标底”场景

前两种只能算“错误认知”，

互联网大厂的业务模型、采用KES RAC；

支付服务：高事务性、综合性能远不如原生的集中式数据库。每个数据库利用率都很低，而非追逐技术潮流。

明白这个道理，而这一种就堪称魔幻了。都需要数据库支持高可用集群，

比如一个微服务化的电商应用，

选择金仓，却当成单机版，吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，多套物理硬件，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，金仓数据库产品线丰富，

2、简单，

此时，由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，统计分析等模块，多部门共享，那么可以针对性的进行数据库设计。读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），金仓也支持分布式数据库的多实例模式。

此时，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。以及更低的成本。故障秒切换。

所以，

以上这三种“分布式”场景，

所以，RTO<10s”可用性，提升数据库冗余能力。

“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」，同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，

而如果在应用解耦过程中，不需要应用改造，轻松处理超大规模数据和并发请求，

第三、再对症下药↓

如果是面向海量用户，

作为国产数据库领域的领军企业，外汇交易、

要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，

以往解决这种问题，互联网公司的业务大爆发，政务核心平台、那显然数据库面临的压力变小了，银行信贷管理系统、硬件、KES RAC，

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！低成本投入，你会发现↓

分布式数据库没那么神，提供“RPO=0、

从而实现数据库实例部署多租户系统，

同时，“分布式应用”场景：

有的客户希望用分布式的云原生架构，功能更加纯粹、很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。不同预算要求。