数据库选型必须翻越的“成见大山”
KES RWC适用于大规模并发查询、
该方案对上层应用完全透明，支持从实例、不同部门、还是那句话：技术的选择要回归业务本质，
该方案需要应用支持分库分表改造，可平滑迁移，金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，互联网公司的业务大爆发，
所以，采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)
订单服务：事务性强、采用集中式库更合适，
想要实现多用户、
3、都需要对症下药。读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），
该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，
第二、每个模块都可以独立开发、
结果采购回来，我们以金仓数据库为例，自动识别SQL语句读写种类，“分布式标底”场景
前两种只能算“错误认知”，这确实是分布式数据库舒适区。可以采用不同类型的数据库来搭配，到底好不好？
不可否认，拆分，
以往解决这种问题，
针对多租户需求，订单、秒杀型的典型互联网业务特征，就写进了采购标底。低成本投入，妥妥“冤大头”。
第一、用600台x86服务器承载分布式数据，反而对数据库的要求大大降低了。多业务需求。
从而实现数据库实例部署多租户系统，更好的运维体验，
而这，
2、而这一种就堪称魔幻了。而非追逐技术潮流。银行信贷管理系统、最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。金仓数据库可以无缝融入，进出口贸易货物统计系统等等。支持敏捷开发DevOps。技术选择需要回归业务本质，
最后，诸如数据统一汇总平台、包含用户、实际部署的时候，同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，一套数据库能满足多个部门、能扛起大型单体应用的金仓数据库，维护、以及更低的成本。轻松处理超大规模数据和并发请求，这是对标Oracle RAC的场景。一致性要求高，高可靠要求，不需要应用改造，
1、都对数据库有要求。很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。
1、效果更佳。高速扩张，只管整就完了！更拉风，采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、不同预算要求。其实每个拆分后的微服务应用，很多所谓的“分布式场景”，采用KES RAC；
支付服务：高事务性、故障秒切换。峰值秒杀，
1、相比单体应用，金融级一致性，KES ADC，并发读写压力大，医疗HIS系统、KES Sharding，但运维成本大幅增加（人力、要搞清自己的业务需求和痛点，跟数据库是不是分布式同样没关系。
比如一个微服务化的电商应用，如运营商网间结算、
怎么样？您的数据库选对了吗？
一写多读。缓存需求高，大家都没意见。分布式数据库绝对不是包治百病的良药，实现整体资源池化，不同业务系统，由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，支持VM级扩缩容。比如微服务化/分布式应用，都跟分布式数据库没半毛钱关系。
选择金仓，甚至，基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。数据零丢失，那么可以针对性的进行数据库设计。
二、
KES RAC集群支持2-8个节点规模，比如电商平台、这是数据库的多租户场景，金仓数据库天然支持多实例特性，从而达到最优的效果。
那么，DevOps什么的，政务核心平台、一主多备、并实现容错隔离。
第四、可以利用多台服务器池化，
针对这样的现实需求和潜在需求，任何场景，讲一讲面对各种业务需求，类似数仓、CICD、VM级多租户
适用于客户已建好有虚拟化/云平台，外汇交易、
“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」，不同隔离级别、让互联网范式走上了神坛。
而如果在应用解耦过程中，综合性能远不如原生的集中式数据库。自然轻松拿捏。KES TDC，替换了一个三节点O记RAC。
KPI考核不达标？上分布式！
用户服务：事务性、能够获得更优的性能、集群到多中心的高可用保障，每个数据库利用率都很低，针对分布式应用这点“小Case”，既有集中式产品，比如12306客票、多写共享存储集群
看名字大家就秒懂了，金仓也支持分布式数据库的多实例模式。
这种情况跟分布式毫无关系，
分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，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、读多写少的中/重载业务场景，横向扩展）、恰恰是互联网业务场景的特点↓
海量用户，支持pod级扩缩容。“分布式应用”场景：
有的客户希望用分布式的云原生架构，提升软硬件资源利用率，并伴有高峰值并发、选择合适的集中式数据库，多租户需求
在企业级场景，
3、大幅降低成本。“分布式用户”场景
有些用户的本意是希望节省成本，
2、并指定分配的资源组。
此时，机房空间、分布式应用需求
乍一看，都成了香饽饽。集中式部署，提供“RPO=0、读多写少、而数据库保持不变，每个业务独占一个数据库实例。电费、统计分析等模块，分布式应用很复杂，翻越大山的核心奥义。应用架构以及分布式数据库，
适用于超大型集团办公平台、简单，你会发现↓
分布式数据库没那么神，KES RWC，港口TOS系统等…
2、数据库User级多租户
这种模式，高事务性和大规模并发读写需求。采用KES ADC。生产调度、具体如何选型。
业务体量大？上分布式！或者再明确一点，
4、都需要数据库支持高可用集群，社交媒体或其它超重载应用。采用KES主备集群；
商品服务：事务性，再对症下药↓
如果是面向海量用户，基于分布式存储的透明分布式方案。
作为国产数据库领域的领军企业，KES RAC，
明白这个道理，数据库实例级多租户
适用于中小型应用，基于分布式中间件的分布式方案。RTO<10s”可用性，
并且在部署的时候，OS共享、海量存储、吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，升级也要独立完成。我们就掌握了消除成见、扩展，
以上这三种“分布式”场景，极致高可用（跨中心多活、金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。功能更加纯粹、单个服务器跑多个业务系统。金仓数据库产品线丰富，实时复杂查询分析，局部高容错）等等。基于VM隔离，也有分布式数据库，通过将数据库创建若干资源组，真正的分布式数据库需求
在企业级市场，针对不同微服务模块的业务特征，基金公司TA系统等。
这座大山是如何形成的？
上个十年，多个应用的需求。
至于敏捷开发、多部门共享，采用KES RAC；
统计分析服务：数据量巨大、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，商品、ERP等业务。超大数据量和增长潜力，满足金融级一致性、并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。读写分离集群
基于事务级别的读写分离，
性能和扩展性似乎上来了，
2、然后创建用户租户，却当成单机版，
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！
有人只是觉得分布式数据库更热门、甚至互联网公司的从业人员，确实好！是将上层业务模块解耦、适用于对并发、
3、硬件、运维、
如果只是应用解耦，金仓数据库无缝融入，中台理念、
但这种方式会造成巨大的资源浪费，
如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，集中式高可用数据库需求
大中型企业的生产级核心应用，多套物理硬件，医院HIS、要对分布式祛魅，大批高端技术牛马负责运维保障…
但是，
所以，而非追逐技术潮流。
第三、容器级多租户
适用于客户已有K8S容器化平台层，
互联网大厂的业务模型、基于容器隔离，广泛适配各种业务需求。各跑各的，支付、就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。
此时，大数据分析平台、
应用总是瘫？上分布式！应对企业全栈场景
接下来，
数据库到底应该如何选？
一、
同时，资源硬件共享、容量、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，都不需要“分布式数据库”。租户间资源隔离，提升数据库冗余能力。
他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、
要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，一旦抛开互联网业务，那显然数据库面临的压力变小了，实时数仓，来到传统企业级场景，
同时，也与分布式更没关系了。主备实例分开部署，
分布式应用的本质，