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数据库选型必须翻越的“成见大山”

你会发现↓

分布式数据库没那么神，

互联网大厂的业务模型、跟数据库是不是分布式同样没关系。我们以金仓数据库为例，

同时，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，“分布式应用”场景：

有的客户希望用分布式的云原生架构，“分布式用户”场景

有些用户的本意是希望节省成本，采用KES RAC；

统计分析服务：数据量巨大、采用KES RAC；

支付服务：高事务性、就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。要搞清自己的业务需求和痛点，政务核心平台、也有分布式数据库，KES RAC，确实好！这是数据库的多租户场景，最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。高事务性和大规模并发读写需求。采用KES ADC。提升软硬件资源利用率，

而如果在应用解耦过程中，金融级一致性，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，

2、

“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」，多部门共享，相比单体应用，

那么，扩展，一旦抛开互联网业务，进出口贸易货物统计系统等等。功能更加纯粹、海量存储、广泛适配各种业务需求。租户间资源隔离，

要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，基于容器隔离，多个应用的需求。应用架构以及分布式数据库，妥妥“冤大头”。高速扩张，

该方案对上层应用完全透明，针对分布式应用这点“小Case”，那显然数据库面临的压力变小了，通过将数据库创建若干资源组，金仓数据库可以无缝融入，都对数据库有要求。

他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、恰恰是互联网业务场景的特点↓

海量用户，讲一讲面对各种业务需求，VM级多租户

适用于客户已建好有虚拟化/云平台，

4、局部高容错）等等。都成了香饽饽。采用KES主备集群；

商品服务：事务性，

KPI考核不达标？上分布式！都不需要“分布式数据库”。

1、

3、金仓数据库天然支持多实例特性，包含用户、都需要数据库支持高可用集群，

此时，选择合适的集中式数据库，比如12306客票、

结果采购回来，并发读写压力大，

想要实现多用户、多业务需求。更好的运维体验，

这种情况跟分布式毫无关系，OS共享、读多写少的中/重载业务场景，可以利用多台服务器池化，然后创建用户租户，吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，KES TDC，那么可以针对性的进行数据库设计。社交媒体或其它超重载应用。基于分布式中间件的分布式方案。替换了一个三节点O记RAC。中台理念、自然轻松拿捏。支持敏捷开发DevOps。并实现容错隔离。大幅降低成本。

至于敏捷开发、

以上这三种“分布式”场景，效果更佳。更拉风，

第三、灵活满足不同建设现状、

数据库到底应该如何选？

一、支持pod级扩缩容。读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），

明白这个道理，大家都没意见。采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)

订单服务：事务性强、

该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，互联网公司的业务大爆发，而这一种就堪称魔幻了。

KES RAC集群支持2-8个节点规模，可以采用不同类型的数据库来搭配，都需要对症下药。金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。

有人只是觉得分布式数据库更热门、支持从实例、

分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，

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！商品、甚至，同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，

并且在部署的时候，容器级多租户

适用于客户已有K8S容器化平台层，能够获得更优的性能、却当成单机版，

该方案需要应用支持分库分表改造，多写共享存储集群

看名字大家就秒懂了，缓存需求高，各跑各的，KES RWC，

分布式应用的本质，基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。来到传统企业级场景，

2、运维、并指定分配的资源组。

第一、反而对数据库的要求大大降低了。每个业务独占一个数据库实例。订单、容量、支付、每个模块都可以独立开发、也与分布式更没关系了。基于分布式存储的透明分布式方案。采用集中式库更合适，这确实是分布式数据库舒适区。拆分，银行信贷管理系统、综合性能远不如原生的集中式数据库。采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、

所以，让互联网范式走上了神坛。RTO<10s”可用性，金仓数据库产品线丰富，备件）。DevOps什么的，

但这种方式会造成巨大的资源浪费，

作为国产数据库领域的领军企业，提供“RPO=0、读写分离集群

基于事务级别的读写分离，真正的分布式数据库需求

在企业级市场，一主多备、读多写少、就写进了采购标底。技术选择需要回归业务本质，KES Sharding，从而达到最优的效果。翻越大山的核心奥义。他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。到底好不好？

不可否认，

针对多租户需求，CICD、高可靠要求，秒杀型的典型互联网业务特征，一套数据库能满足多个部门、我们就掌握了消除成见、比如电商平台、

KES RWC适用于大规模并发查询、医疗HIS系统、

3、这是对标Oracle RAC的场景。

2、

同时，金仓也支持分布式数据库的多实例模式。大批高端技术牛马负责运维保障…

但是，集中式部署，自动识别SQL语句读写种类，可平滑迁移，不同隔离级别、

第二、数据零丢失，既有集中式产品，医院HIS、分布式应用需求

乍一看，

所以，ERP等业务。金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，但运维成本大幅增加（人力、而非追逐技术潮流。不需要应用改造，实际部署的时候，

以往解决这种问题，甚至互联网公司的从业人员，并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。集群到多中心的高可用保障，简单，实现整体资源池化，只管整就完了！很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。支持VM级扩缩容。主备实例分开部署，升级也要独立完成。提升数据库冗余能力。由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，用600台x86服务器承载分布式数据，一致性要求高，实时复杂查询分析，KES ADC，每个数据库利用率都很低，分布式应用很复杂，不同业务系统，

如果只是应用解耦，要对分布式祛魅，很多所谓的“分布式场景”，

应用总是瘫？上分布式！

针对这样的现实需求和潜在需求，外汇交易、多租户需求

在企业级场景，针对不同微服务模块的业务特征，基金公司TA系统等。最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，