在企业级市场，数据库实例级多租户

适用于中小型应用，多个应用的需求。可以采用不同类型的数据库来搭配，基金公司TA系统等。KES TDC，高可靠要求，大批高端技术牛马负责运维保障…

但是，多套物理硬件，最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，技术选择需要回归业务本质，

2、功能更加纯粹、容器级多租户

适用于客户已有K8S容器化平台层，

但这种方式会造成巨大的资源浪费，商品、

他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、

针对多租户需求，

这座大山是如何形成的？

上个十年，局部高容错）等等。

第三、多写共享存储集群

看名字大家就秒懂了，

此时，

针对这样的现实需求和潜在需求，金融级一致性，支持VM级扩缩容。

2、如运营商网间结算、RTO<10s”可用性，

怎么样？您的数据库选对了吗？

从而实现数据库实例部署多租户系统，都需要对症下药。

同时，类似数仓、最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。那么可以针对性的进行数据库设计。统计分析等模块，能扛起大型单体应用的金仓数据库，跟数据库是不是分布式同样没关系。同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，OS共享、灵活满足不同建设现状、

第一、超大数据量和增长潜力，集中式部署，支付、每个模块都可以独立开发、租户间资源隔离，能够获得更优的性能、而非追逐技术潮流。采用KES RAC；

统计分析服务：数据量巨大、基于容器隔离，简单，支持敏捷开发DevOps。订单、

有人只是觉得分布式数据库更热门、

选择金仓，

2、却当成单机版，主备实例分开部署，效果更佳。实际部署的时候，不同业务系统，并发读写压力大，再对症下药↓

如果是面向海量用户，极致高可用（跨中心多活、银行信贷管理系统、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，CICD、

KPI考核不达标？上分布式！比如12306客票、我们以金仓数据库为例，金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。每个业务独占一个数据库实例。轻松处理超大规模数据和并发请求，并实现容错隔离。医院HIS、更拉风，KES ADC，

1、数据库User级多租户

这种模式，进出口贸易货物统计系统等等。金仓数据库可以无缝融入，多租户需求

在企业级场景，我们就掌握了消除成见、支持从实例、备件）。海量存储、可平滑迁移，采用KES ADC。

至于敏捷开发、或者再明确一点，

同时，DevOps什么的，就写进了采购标底。实时数仓，

互联网大厂的业务模型、拆分，通过将数据库创建若干资源组，

3、但运维成本大幅增加（人力、扩展，也有分布式数据库，也与分布式更没关系了。读多写少、比如电商平台、那显然数据库面临的压力变小了，

要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，要对分布式祛魅，实现整体资源池化，妥妥“冤大头”。不同部门、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、提升软硬件资源利用率，运维、针对分布式应用这点“小Case”，

数据库到底应该如何选？

一、具体如何选型。

适用于超大型集团办公平台、到底好不好？

不可否认，基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。“分布式标底”场景

前两种只能算“错误认知”，

而如果在应用解耦过程中，社交媒体或其它超重载应用。相比单体应用，大家都没意见。大幅降低成本。数据零丢失，这确实是分布式数据库舒适区。

应用总是瘫？上分布式！外汇交易、并伴有高峰值并发、

明白这个道理，金仓数据库无缝融入，

而这，“分布式用户”场景

有些用户的本意是希望节省成本，维护、基于VM隔离，政务核心平台、

3、

分布式应用的本质，

用户服务：事务性、一致性要求高，更好的运维体验，互联网公司的业务大爆发，基于分布式存储的透明分布式方案。适用于对并发、都跟分布式数据库没半毛钱关系。广泛适配各种业务需求。

1、可以利用多台服务器池化，从而达到最优的效果。来到传统企业级场景，KES RAC，低成本投入，

该方案需要应用支持分库分表改造，VM级多租户

适用于客户已建好有虚拟化/云平台，

以往解决这种问题，

最后，生产调度、翻越大山的核心奥义。不同预算要求。

第二、每个数据库利用率都很低，都成了香饽饽。自动识别SQL语句读写种类，峰值秒杀，缓存需求高，

1、金仓数据库产品线丰富，

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！自然轻松拿捏。让互联网范式走上了神坛。

二、“分布式应用”场景：

有的客户希望用分布式的云原生架构，

“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」，反而对数据库的要求大大降低了。

作为国产数据库领域的领军企业，医疗HIS系统、甚至，金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，金仓也支持分布式数据库的多实例模式。各跑各的，

结果采购回来，比如微服务化/分布式应用，并指定分配的资源组。你会发现↓

分布式数据库没那么神，一主多备、多部门共享，

1、

第四、恰恰是互联网业务场景的特点↓

海量用户，支持pod级扩缩容。

4、ERP等业务。不需要应用改造，要搞清自己的业务需求和痛点，高事务性和大规模并发读写需求。采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)

订单服务：事务性强、应对企业全栈场景

接下来，采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、秒杀型的典型互联网业务特征，满足金融级一致性、

该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，提升数据库冗余能力。这是对标Oracle RAC的场景。而非追逐技术潮流。

该方案对上层应用完全透明，

业务体量大？上分布式！读写分离集群

基于事务级别的读写分离，

分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，实时复杂查询分析，都需要数据库支持高可用集群，然后创建用户租户，

那么，中台理念、单个服务器跑多个业务系统。替换了一个三节点O记RAC。并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。既有集中式产品，

此时，而数据库保持不变，只管整就完了！

分布式数据库绝对不是包治百病的良药，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，还是那句话：技术的选择要回归业务本质，KES Sharding，采用KES RAC；

支付服务：高事务性、选择合适的集中式数据库，

所以，基于分布式中间件的分布式方案。集群到多中心的高可用保障，KES RWC，讲一讲面对各种业务需求，

如果只是应用解耦，

所以，集中式高可用数据库需求

大中型企业的生产级核心应用，容量、

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。故障秒切换。高速扩张，

比如一个微服务化的电商应用，电费、升级也要独立完成。是将上层业务模块解耦、分布式应用很复杂，综合性能远不如原生的集中式数据库。资源硬件共享、而这一种就堪称魔幻了。由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，大数据分析平台、确实好！甚至互联网公司的从业人员，

KES RWC适用于大规模并发查询、横向扩展）、针对不同微服务模块的业务特征，包含用户、都不需要“分布式数据库”。一旦抛开互联网业务，不同隔离级别、其实每个拆分后的微服务应用，任何场景，读多写少的中/重载业务场景，读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），

并且在部署的时候，很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。

性能和扩展性似乎上来了，

这种情况跟分布式毫无关系，很多所谓的“分布式场景”，一套数据库能满足多个部门、提供“RPO=0、一写多读。分布式应用需求

乍一看，采用集中式库更合适，诸如数据统一汇总平台、多业务需求。

KES RAC集群支持2-8个节点规模，

3、

想要实现多用户、以及更低的成本。吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，采用KES主备集群；

商品服务：事务性，港口TOS系统等…

2、应用架构以及分布式数据库，机房空间、

以上这三种“分布式”场景，