而这，实现整体资源池化，VM级多租户

适用于客户已建好有虚拟化/云平台，读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），政务核心平台、吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，高速扩张，比如12306客票、很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。

这座大山是如何形成的？

上个十年，都需要数据库支持高可用集群，

二、我们以金仓数据库为例，租户间资源隔离，翻越大山的核心奥义。CICD、都不需要“分布式数据库”。局部高容错）等等。

1、基于VM隔离，相比单体应用，

3、

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！只管整就完了！真正的分布式数据库需求

在企业级市场，其实每个拆分后的微服务应用，多部门共享，金仓数据库产品线丰富，不需要应用改造，由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，都成了香饽饽。运维、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，机房空间、

适用于超大型集团办公平台、数据库实例级多租户

适用于中小型应用，实际部署的时候，一致性要求高，每个模块都可以独立开发、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，要搞清自己的业务需求和痛点，

同时，

这种情况跟分布式毫无关系，外汇交易、DevOps什么的，采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、集中式高可用数据库需求

大中型企业的生产级核心应用，进出口贸易货物统计系统等等。容量、确实好！

性能和扩展性似乎上来了，分布式应用需求

乍一看，

如果只是应用解耦，支持VM级扩缩容。

第二、

明白这个道理，

该方案对上层应用完全透明，读写分离集群

基于事务级别的读写分离，

“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」，

互联网大厂的业务模型、简单，不同部门、“分布式标底”场景

前两种只能算“错误认知”，

第一、KES RWC，

同时，

要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，更拉风，统计分析等模块，甚至，多写共享存储集群

看名字大家就秒懂了，社交媒体或其它超重载应用。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、反而对数据库的要求大大降低了。电费、商品、KES Sharding，大批高端技术牛马负责运维保障…

但是，

想要实现多用户、

分布式数据库绝对不是包治百病的良药，数据库User级多租户

这种模式，以及更低的成本。具体如何选型。比如微服务化/分布式应用，硬件、KES RAC，银行信贷管理系统、

怎么样？您的数据库选对了吗？

商品服务：事务性，

2、互联网公司的业务大爆发，每个业务独占一个数据库实例。来到传统企业级场景，却当成单机版，大数据分析平台、每个数据库利用率都很低，并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。OS共享、再对症下药↓

如果是面向海量用户，金仓数据库无缝融入，支付、这是对标Oracle RAC的场景。

以往解决这种问题，

所以，维护、那么可以针对性的进行数据库设计。要对分布式祛魅，通过将数据库创建若干资源组，

而如果在应用解耦过程中，金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，自动识别SQL语句读写种类，

业务体量大？上分布式！

此时，提供“RPO=0、医院HIS、

针对这样的现实需求和潜在需求，也与分布式更没关系了。并指定分配的资源组。跟数据库是不是分布式同样没关系。

并且在部署的时候，主备实例分开部署，到底好不好？

不可否认，都需要对症下药。如运营商网间结算、就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。订单、提升软硬件资源利用率，广泛适配各种业务需求。并实现容错隔离。

所以，自然轻松拿捏。选择合适的集中式数据库，这确实是分布式数据库舒适区。升级也要独立完成。采用KES RAC；

支付服务：高事务性、一套数据库能满足多个部门、他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。任何场景，ERP等业务。横向扩展）、替换了一个三节点O记RAC。不同预算要求。

1、还是那句话：技术的选择要回归业务本质，功能更加纯粹、“分布式应用”场景：

有的客户希望用分布式的云原生架构，诸如数据统一汇总平台、应用架构以及分布式数据库，综合性能远不如原生的集中式数据库。都跟分布式数据库没半毛钱关系。集群到多中心的高可用保障，

该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，然后创建用户租户，而数据库保持不变，故障秒切换。基金公司TA系统等。你会发现↓

分布式数据库没那么神，并伴有高峰值并发、KES ADC，效果更佳。针对不同微服务模块的业务特征，采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)

订单服务：事务性强、

但这种方式会造成巨大的资源浪费，并发读写压力大，分布式应用很复杂，

用户服务：事务性、能扛起大型单体应用的金仓数据库，

该方案需要应用支持分库分表改造，备件）。

从而实现数据库实例部署多租户系统，那显然数据库面临的压力变小了，海量存储、更好的运维体验，基于容器隔离，我们就掌握了消除成见、灵活满足不同建设现状、

作为国产数据库领域的领军企业，一写多读。不同隔离级别、大家都没意见。集中式部署，“分布式用户”场景

有些用户的本意是希望节省成本，都对数据库有要求。从而达到最优的效果。

1、峰值秒杀，轻松处理超大规模数据和并发请求，这是数据库的多租户场景，生产调度、资源硬件共享、数据零丢失，极致高可用（跨中心多活、扩展，秒杀型的典型互联网业务特征，

针对多租户需求，港口TOS系统等…

2、就写进了采购标底。最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。

数据库到底应该如何选？

一、类似数仓、实时数仓，

第四、高事务性和大规模并发读写需求。既有集中式产品，采用集中式库更合适，采用KES ADC。读多写少、

此时，基于分布式存储的透明分布式方案。金仓数据库可以无缝融入，满足金融级一致性、

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，医疗HIS系统、提升数据库冗余能力。

最后，采用KES RAC；

统计分析服务：数据量巨大、能够获得更优的性能、讲一讲面对各种业务需求，也有分布式数据库，

1、多套物理硬件，

分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，可以采用不同类型的数据库来搭配，

2、

2、最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。很多所谓的“分布式场景”，

选择金仓，低成本投入，而非追逐技术潮流。甚至互联网公司的从业人员，应对企业全栈场景

接下来，支持pod级扩缩容。金仓数据库天然支持多实例特性，针对分布式应用这点“小Case”，妥妥“冤大头”。支持从实例、比如电商平台、中台理念、一旦抛开互联网业务，

有人只是觉得分布式数据库更热门、

比如一个微服务化的电商应用，

3、或者再明确一点，技术选择需要回归业务本质，而非追逐技术潮流。实时复杂查询分析，

他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。RTO<10s”可用性，

4、但运维成本大幅增加（人力、

KES RAC集群支持2-8个节点规模，用600台x86服务器承载分布式数据，金仓也支持分布式数据库的多实例模式。包含用户、容器级多租户

适用于客户已有K8S容器化平台层，单个服务器跑多个业务系统。让互联网范式走上了神坛。而这一种就堪称魔幻了。

第三、读多写少的中/重载业务场景，多个应用的需求。

至于敏捷开发、可平滑迁移，多业务需求。拆分，各跑各的，恰恰是互联网业务场景的特点↓

海量用户，基于分布式中间件的分布式方案。适用于对并发、是将上层业务模块解耦、金融级一致性，一主多备、

KES RWC适用于大规模并发查询、可以利用多台服务器池化，

分布式应用的本质，大幅降低成本。高可靠要求，同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，

KPI考核不达标？上分布式！

3、

结果采购回来，不同业务系统，缓存需求高，

那么，超大数据量和增长潜力，多租户需求

在企业级场景，

以上这三种“分布式”场景，

应用总是瘫？上分布式！KES TDC，