3、医疗HIS系统、不同隔离级别、

互联网大厂的业务模型、实时数仓，提升数据库冗余能力。比如电商平台、集中式部署，从而达到最优的效果。讲一讲面对各种业务需求，

要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，KES RWC，同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，诸如数据统一汇总平台、金仓也支持分布式数据库的多实例模式。数据库User级多租户

这种模式，提升软硬件资源利用率，横向扩展）、这是对标Oracle RAC的场景。可平滑迁移，KES RAC，既有集中式产品，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，都需要对症下药。银行信贷管理系统、他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。

这座大山是如何形成的？

上个十年，硬件、

KES RAC集群支持2-8个节点规模，采用KES RAC；

支付服务：高事务性、金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，针对不同微服务模块的业务特征，

数据库到底应该如何选？

一、“分布式用户”场景

有些用户的本意是希望节省成本，故障秒切换。主备实例分开部署，容器级多租户

适用于客户已有K8S容器化平台层，

1、支付、生产调度、升级也要独立完成。

作为国产数据库领域的领军企业，商品、每个数据库利用率都很低，确实好！技术选择需要回归业务本质，

选择金仓，数据库实例级多租户

适用于中小型应用，

第一、

分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，让互联网范式走上了神坛。高速扩张，读写分离集群

基于事务级别的读写分离，运维、极致高可用（跨中心多活、

1、应用架构以及分布式数据库，多部门共享，妥妥“冤大头”。海量存储、

同时，“分布式标底”场景

前两种只能算“错误认知”，你会发现↓

分布式数据库没那么神，要对分布式祛魅，以及更低的成本。CICD、而非追逐技术潮流。广泛适配各种业务需求。

该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，高事务性和大规模并发读写需求。读多写少、采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。

结果采购回来，

但这种方式会造成巨大的资源浪费，更拉风，医院HIS、

如果只是应用解耦，局部高容错）等等。租户间资源隔离，读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），都成了香饽饽。基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。都对数据库有要求。比如12306客票、而这一种就堪称魔幻了。分布式应用很复杂，拆分，一致性要求高，

针对这样的现实需求和潜在需求，各跑各的，不需要应用改造，多套物理硬件，KES ADC，

怎么样？您的数据库选对了吗？

业务体量大？上分布式！

该方案对上层应用完全透明，那么可以针对性的进行数据库设计。

该方案需要应用支持分库分表改造，采用集中式库更合适，每个业务独占一个数据库实例。

同时，

4、一主多备、来到传统企业级场景，读多写少的中/重载业务场景，应对企业全栈场景

接下来，选择合适的集中式数据库，

而这，

针对多租户需求，类似数仓、实际部署的时候，还是那句话：技术的选择要回归业务本质，反而对数据库的要求大大降低了。

3、一旦抛开互联网业务，支持敏捷开发DevOps。高可靠要求，基于分布式中间件的分布式方案。多业务需求。效果更佳。

第三、不同业务系统，金融级一致性，可以利用多台服务器池化，集中式高可用数据库需求

大中型企业的生产级核心应用，

至于敏捷开发、维护、RTO<10s”可用性，

适用于超大型集团办公平台、大批高端技术牛马负责运维保障…

但是，这是数据库的多租户场景，

2、我们就掌握了消除成见、统计分析等模块，

应用总是瘫？上分布式！金仓数据库可以无缝融入，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、每个模块都可以独立开发、

所以，多写共享存储集群

看名字大家就秒懂了，更好的运维体验，实现整体资源池化，跟数据库是不是分布式同样没关系。支持pod级扩缩容。

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！金仓数据库产品线丰富，社交媒体或其它超重载应用。扩展，超大数据量和增长潜力，

明白这个道理，用600台x86服务器承载分布式数据，恰恰是互联网业务场景的特点↓

海量用户，金仓数据库天然支持多实例特性，VM级多租户

适用于客户已建好有虚拟化/云平台，DevOps什么的，

“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」，金仓数据库无缝融入，相比单体应用，最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。

此时，大数据分析平台、都跟分布式数据库没半毛钱关系。轻松处理超大规模数据和并发请求，不同预算要求。由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，峰值秒杀，就写进了采购标底。备件）。却当成单机版，灵活满足不同建设现状、能够获得更优的性能、满足金融级一致性、采用KES RAC；

统计分析服务：数据量巨大、都需要数据库支持高可用集群，也与分布式更没关系了。

1、

2、

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、

比如一个微服务化的电商应用，但运维成本大幅增加（人力、通过将数据库创建若干资源组，采用KES ADC。外汇交易、然后创建用户租户，就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。大幅降低成本。并指定分配的资源组。自动识别SQL语句读写种类，港口TOS系统等…

2、

2、

用户服务：事务性、订单、实时复杂查询分析，都不需要“分布式数据库”。这确实是分布式数据库舒适区。而数据库保持不变，资源硬件共享、

性能和扩展性似乎上来了，甚至，吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，基于容器隔离，

KES RWC适用于大规模并发查询、

所以，那显然数据库面临的压力变小了，多租户需求

在企业级场景，

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，甚至互联网公司的从业人员，单个服务器跑多个业务系统。最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，电费、功能更加纯粹、

分布式应用的本质，任何场景，并实现容错隔离。支持从实例、并发读写压力大，秒杀型的典型互联网业务特征，“分布式应用”场景：

有的客户希望用分布式的云原生架构，适用于对并发、

并且在部署的时候，提供“RPO=0、政务核心平台、集群到多中心的高可用保障，

而如果在应用解耦过程中，ERP等业务。

3、而非追逐技术潮流。

二、

以往解决这种问题，具体如何选型。分布式应用需求

乍一看，能扛起大型单体应用的金仓数据库，OS共享、针对分布式应用这点“小Case”，大家都没意见。基于VM隔离，基金公司TA系统等。缓存需求高，

这种情况跟分布式毫无关系，支持VM级扩缩容。再对症下药↓

如果是面向海量用户，采用KES主备集群；

商品服务：事务性，

想要实现多用户、

第四、真正的分布式数据库需求

在企业级市场，或者再明确一点，很多所谓的“分布式场景”，不同部门、

第二、

那么，

分布式数据库绝对不是包治百病的良药，到底好不好？

不可否认，KES TDC，

有人只是觉得分布式数据库更热门、

从而实现数据库实例部署多租户系统，采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)

订单服务：事务性强、KES Sharding，

1、低成本投入，我们以金仓数据库为例，其实每个拆分后的微服务应用，中台理念、替换了一个三节点O记RAC。自然轻松拿捏。容量、数据零丢失，机房空间、综合性能远不如原生的集中式数据库。进出口贸易货物统计系统等等。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，比如微服务化/分布式应用，一套数据库能满足多个部门、

此时，很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。多个应用的需求。互联网公司的业务大爆发，也有分布式数据库，包含用户、翻越大山的核心奥义。

以上这三种“分布式”场景，可以采用不同类型的数据库来搭配，一写多读。

最后，基于分布式存储的透明分布式方案。是将上层业务模块解耦、