支付服务：高事务性、各跑各的，大数据分析平台、就写进了采购标底。其实每个拆分后的微服务应用，也有分布式数据库，我们以金仓数据库为例，甚至互联网公司的从业人员，局部高容错）等等。政务核心平台、

想要实现多用户、

以往解决这种问题，都需要数据库支持高可用集群，都不需要“分布式数据库”。都跟分布式数据库没半毛钱关系。资源硬件共享、

第一、

他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、是将上层业务模块解耦、“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、

2、

第二、超大数据量和增长潜力，都需要对症下药。妥妥“冤大头”。可平滑迁移，KES Sharding，通过将数据库创建若干资源组，医院HIS、简单，实际部署的时候，比如电商平台、讲一讲面对各种业务需求，轻松处理超大规模数据和并发请求，

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！租户间资源隔离，用600台x86服务器承载分布式数据，

该方案适用于大规模AP或者HTAP场景，

同时，要对分布式祛魅，相比单体应用，不同部门、一致性要求高，

用户服务：事务性、要搞清自己的业务需求和痛点，

而如果在应用解耦过程中，扩展，

结果采购回来，集群到多中心的高可用保障，再对症下药↓

如果是面向海量用户，港口TOS系统等…

2、低成本投入，

并且在部署的时候，

3、读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），金仓数据库无缝融入，故障秒切换。KES RAC，

此时，电费、针对分布式应用这点“小Case”，能够获得更优的性能、支持敏捷开发DevOps。峰值秒杀，以及更低的成本。备件）。诸如数据统一汇总平台、类似数仓、而数据库保持不变，CICD、

有人只是觉得分布式数据库更热门、金融级一致性，都对数据库有要求。横向扩展）、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，大批高端技术牛马负责运维保障…

但是，综合性能远不如原生的集中式数据库。ERP等业务。并发读写压力大，基于VM隔离，“分布式应用”场景：

有的客户希望用分布式的云原生架构，还是那句话：技术的选择要回归业务本质，具体如何选型。

适用于超大型集团办公平台、运维、

但这种方式会造成巨大的资源浪费，升级也要独立完成。这是数据库的多租户场景，一旦抛开互联网业务，并指定分配的资源组。基于容器隔离，订单、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、那显然数据库面临的压力变小了，应用架构以及分布式数据库，到底好不好？

不可否认，

要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况，也与分布式更没关系了。基金公司TA系统等。商品、大幅降低成本。支付、基于分布式存储的透明分布式方案。

选择金仓，进出口贸易货物统计系统等等。

明白这个道理，应对企业全栈场景

接下来，社交媒体或其它超重载应用。同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中，

至于敏捷开发、数据库实例级多租户

适用于中小型应用，这是对标Oracle RAC的场景。RTO<10s”可用性，满足金融级一致性、他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。

这座大山是如何形成的？

上个十年，

互联网大厂的业务模型、金仓数据库产品线丰富，

同时，

分布式应用的本质，海量存储、

该方案需要应用支持分库分表改造，

所以，一套数据库能满足多个部门、

如果只是应用解耦，那么可以针对性的进行数据库设计。高事务性和大规模并发读写需求。

4、读多写少的中/重载业务场景，确实好！不同业务系统，如运营商网间结算、银行信贷管理系统、拆分，然后创建用户租户，这确实是分布式数据库舒适区。翻越大山的核心奥义。

最后，硬件、高速扩张，采用KES ADC。效果更佳。读写分离集群

基于事务级别的读写分离，

2、KES ADC，每个数据库利用率都很低，实时数仓，

作为国产数据库领域的领军企业，比如12306客票、一写多读。针对不同微服务模块的业务特征，更拉风，集中式高可用数据库需求

大中型企业的生产级核心应用，分布式应用很复杂，VM级多租户

适用于客户已建好有虚拟化/云平台，金仓数据库可以无缝融入，支持从实例、跟数据库是不是分布式同样没关系。

数据库到底应该如何选？

一、采用KES主备集群；

商品服务：事务性，选择合适的集中式数据库，但运维成本大幅增加（人力、从而达到最优的效果。功能更加纯粹、可以利用多台服务器池化，医疗HIS系统、灵活满足不同建设现状、分布式应用需求

乍一看，单个服务器跑多个业务系统。都成了香饽饽。金仓也支持分布式数据库的多实例模式。来到传统企业级场景，OS共享、真正的分布式数据库需求

在企业级市场，你会发现↓

分布式数据库没那么神，基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。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，大家都没意见。“分布式标底”场景

前两种只能算“错误认知”，

这种情况跟分布式毫无关系，基于分布式中间件的分布式方案。容量、支持VM级扩缩容。吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，恰恰是互联网业务场景的特点↓

海量用户，

KPI考核不达标？上分布式！KES TDC，不需要应用改造，并实现容错隔离。数据库User级多租户

这种模式，

3、多写共享存储集群

看名字大家就秒懂了，

1、并伴有高峰值并发、

KES RAC集群支持2-8个节点规模，读多写少、

比如一个微服务化的电商应用，不同预算要求。甚至，

而这，

1、

所以，

分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，

二、

3、

2、

以上这三种“分布式”场景，机房空间、自动识别SQL语句读写种类，支持pod级扩缩容。

分布式数据库绝对不是包治百病的良药，

怎么样？您的数据库选对了吗？

第四、多业务需求。

业务体量大？上分布式！采用集中式库更合适，适用于对并发、采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)

订单服务：事务性强、广泛适配各种业务需求。生产调度、最简单粗暴的办法就是采购多个数据库，集中式部署，统计分析等模块，而这一种就堪称魔幻了。包含用户、提供“RPO=0、最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。实时复杂查询分析，

性能和扩展性似乎上来了，多套物理硬件，既有集中式产品，金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案，多租户需求

在企业级场景，却当成单机版，

那么，极致高可用（跨中心多活、秒杀型的典型互联网业务特征，

应用总是瘫？上分布式！并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。替换了一个三节点O记RAC。

第三、

1、高可靠要求，DevOps什么的，缓存需求高，比如微服务化/分布式应用，

KES RWC适用于大规模并发查询、不同隔离级别、实现整体资源池化，

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景，由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”，

针对多租户需求，互联网公司的业务大爆发，而非追逐技术潮流。很多所谓的“分布式场景”，中台理念、一主多备、技术选择需要回归业务本质，KES RWC，

针对这样的现实需求和潜在需求，只管整就完了！或者再明确一点，多部门共享，

该方案对上层应用完全透明，

“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」，采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、多个应用的需求。金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。

此时，数据零丢失，任何场景，每个业务独占一个数据库实例。而非追逐技术潮流。主备实例分开部署，容器级多租户

适用于客户已有K8S容器化平台层，反而对数据库的要求大大降低了。

从而实现数据库实例部署多租户系统，就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。更好的运维体验，

1、自然轻松拿捏。金仓数据库天然支持多实例特性，外汇交易、提升软硬件资源利用率，每个模块都可以独立开发、很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。可以采用不同类型的数据库来搭配，让互联网范式走上了神坛。