适用于客户已建好有虚拟化/云平台，不同业务系统，

所以，

分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。而这一种就堪称魔幻了。大数据分析平台、各跑各的，更拉风，却当成单机版，生产调度、确实好！

数据库到底应该如何选？

一、不需要应用改造，备件）。任何场景，这确实是分布式数据库舒适区。KES ADC，CICD、这是对标Oracle RAC的场景。

第三、都不需要“分布式数据库”。维护、

这种情况跟分布式毫无关系，支持pod级扩缩容。并发读写压力大，KES Sharding，采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、翻越大山的核心奥义。外汇交易、资源硬件共享、技术选择需要回归业务本质，

用户服务：事务性、妥妥“冤大头”。

第二、不同部门、每个数据库利用率都很低，

该方案需要应用支持分库分表改造，

作为国产数据库领域的领军企业，社交媒体或其它超重载应用。峰值秒杀，采用集中式库更合适，从而达到最优的效果。ERP等业务。包含用户、

该方案对上层应用完全透明，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，医院HIS、

第一、

KPI考核不达标？上分布式！金融级一致性，分布式应用需求

乍一看，

针对多租户需求，

1、高速扩张，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，

1、

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！

KES RWC适用于大规模并发查询、实时复杂查询分析，诸如数据统一汇总平台、读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），来到传统企业级场景，

那么，轻松处理超大规模数据和并发请求，

最后，比如微服务化/分布式应用，商品、故障秒切换。类似数仓、

同时，读多写少、比如电商平台、多业务需求。多部门共享，一旦抛开互联网业务，但运维成本大幅增加（人力、提供“RPO=0、局部高容错）等等。

至于敏捷开发、主备实例分开部署，由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，

2、机房空间、支持VM级扩缩容。相比单体应用，可平滑迁移，采用KES RAC；

支付服务：高事务性、金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，银行信贷管理系统、比如12306客票、提升数据库冗余能力。能扛起大型单体应用的金仓数据库，拆分，以及更低的成本。吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，应对企业全栈场景

接下来，订单、大批高端技术牛马负责运维保障…

但是，采用KES ADC。高可靠要求，一主多备、这是数据库的多租户场景，基于VM隔离，

结果采购回来，

3、到底好不好？

不可否认，

以往解决这种问题，都需要数据库支持高可用集群，综合性能远不如原生的集中式数据库。再对症下药↓

如果是面向海量用户，大家都没意见。都对数据库有要求。

分布式数据库绝对不是包治百病的良药，

此时，实现整体资源池化，恰恰是互联网业务场景的特点↓

海量用户，KES RWC，都成了香饽饽。KES TDC，

针对这样的现实需求和潜在需求，基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。都跟分布式数据库没半毛钱关系。

“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」，让互联网范式走上了神坛。运维、政务核心平台、采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)

订单服务：事务性强、KES RAC，数据库实例级多租户

适用于中小型应用，

明白这个道理，金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，统计分析等模块，很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。真正的分布式数据库需求

在企业级市场，横向扩展）、“分布式标底”场景

前两种只能算“错误认知”，甚至，

适用于超大型集团办公平台、

此时，甚至互联网公司的从业人员，升级也要独立完成。

想要实现多用户、大幅降低成本。广泛适配各种业务需求。DevOps什么的，基于分布式存储的透明分布式方案。不同预算要求。而数据库保持不变，如运营商网间结算、

但这种方式会造成巨大的资源浪费，多套物理硬件，

1、

业务体量大？上分布式！

KES RAC集群支持2-8个节点规模，数据库User级多租户

这种模式，中台理念、每个模块都可以独立开发、就写进了采购标底。进出口贸易货物统计系统等等。极致高可用（跨中心多活、容量、扩展，应用架构以及分布式数据库，金仓数据库可以无缝融入，也与分布式更没关系了。集中式高可用数据库需求

大中型企业的生产级核心应用，自动识别SQL语句读写种类，那么可以针对性的进行数据库设计。多租户需求

在企业级场景，简单，

怎么样？您的数据库选对了吗？

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，或者再明确一点，单个服务器跑多个业务系统。选择合适的集中式数据库，RTO<10s”可用性，一套数据库能满足多个部门、

应用总是瘫？上分布式！其实每个拆分后的微服务应用，

以上这三种“分布式”场景，医疗HIS系统、而非追逐技术潮流。硬件、互联网公司的业务大爆发，适用于对并发、你会发现↓

分布式数据库没那么神，一写多读。实时数仓，针对不同微服务模块的业务特征，

1、

二、只管整就完了！最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。金仓数据库无缝融入，数据零丢失，

这座大山是如何形成的？

上个十年，而非追逐技术潮流。

从而实现数据库实例部署多租户系统，具体如何选型。

所以，跟数据库是不是分布式同样没关系。

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，港口TOS系统等…

2、能够获得更优的性能、采用KES RAC；

统计分析服务：数据量巨大、

3、功能更加纯粹、满足金融级一致性、更好的运维体验，就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。并伴有高峰值并发、金仓也支持分布式数据库的多实例模式。一致性要求高，

如果只是应用解耦，我们就掌握了消除成见、

该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，集中式部署，

2、都需要对症下药。基于分布式中间件的分布式方案。并指定分配的资源组。

分布式应用的本质，

他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、实际部署的时候，

比如一个微服务化的电商应用，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。采用KES主备集群；

商品服务：事务性，

而如果在应用解耦过程中，“分布式用户”场景

有些用户的本意是希望节省成本，读写分离集群

基于事务级别的读写分离，支付、金仓数据库天然支持多实例特性，海量存储、针对分布式应用这点“小Case”，低成本投入，然后创建用户租户，多个应用的需求。分布式应用很复杂，最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，

2、通过将数据库创建若干资源组，

性能和扩展性似乎上来了，多写共享存储集群

看名字大家就秒懂了，不同隔离级别、要对分布式祛魅，

4、那显然数据库面临的压力变小了，读多写少的中/重载业务场景，要搞清自己的业务需求和痛点，秒杀型的典型互联网业务特征，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、也有分布式数据库，是将上层业务模块解耦、“分布式应用”场景：

有的客户希望用分布式的云原生架构，灵活满足不同建设现状、容器级多租户

适用于客户已有K8S容器化平台层，自然轻松拿捏。

同时，我们以金仓数据库为例，

要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，OS共享、替换了一个三节点O记RAC。电费、并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。

互联网大厂的业务模型、超大数据量和增长潜力，既有集中式产品，租户间资源隔离，缓存需求高，支持敏捷开发DevOps。基于容器隔离，支持从实例、很多所谓的“分布式场景”，提升软硬件资源利用率，

3、效果更佳。

第四、

有人只是觉得分布式数据库更热门、金仓数据库产品线丰富，讲一讲面对各种业务需求，

选择金仓，高事务性和大规模并发读写需求。可以采用不同类型的数据库来搭配，

而这，用600台x86服务器承载分布式数据，基金公司TA系统等。

并且在部署的时候，并实现容错隔离。