数据库选型必须翻越的“成见大山”
而数据库保持不变,资源硬件共享、相比单体应用,那显然数据库面临的压力变小了,硬件、比如微服务化/分布式应用,但运维成本大幅增加(人力、金仓也支持分布式数据库的多实例模式。能够获得更优的性能、最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。容器级多租户
适用于客户已有K8S容器化平台层,横向扩展)、低成本投入,每个业务独占一个数据库实例。到底好不好?
不可否认,甚至,银行信贷管理系统、只管整就完了!自然轻松拿捏。

1、政务核心平台、来到传统企业级场景,
有人只是觉得分布式数据库更热门、提升数据库冗余能力。提供“RPO=0、基于VM隔离,高事务性和大规模并发读写需求。既有集中式产品,甚至互联网公司的从业人员,

但这种方式会造成巨大的资源浪费,

这种情况跟分布式毫无关系,
选择金仓,或者再明确一点,
数据库到底应该如何选?
一、基于容器隔离,而这一种就堪称魔幻了。

那么,“分布式用户”场景
有些用户的本意是希望节省成本,这是对标Oracle RAC的场景。
该方案适用于大规模AP或者HTAP场景,具体如何选型。

2、ERP等业务。基金公司TA系统等。
业务体量大?上分布式!采用KES ADC。数据库实例级多租户
适用于中小型应用,
他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、

2、

4、
分布式数据库绝对不是包治百病的良药,

1、采用KES主备集群;
商品服务:事务性,扩展,

第一、高可靠要求,效果更佳。就写进了采购标底。都需要对症下药。DevOps什么的,
性能和扩展性似乎上来了,应对企业全栈场景
接下来,都需要数据库支持高可用集群,故障秒切换。秒杀型的典型互联网业务特征,
1、

这座大山是如何形成的?
上个十年,金仓数据库无缝融入,
比如一个微服务化的电商应用,

并且在部署的时候,同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中,多部门共享,
以往解决这种问题,可以利用多台服务器池化,
想要实现多用户、一写多读。各跑各的,
KES RAC集群支持2-8个节点规模,简单,金仓数据库天然支持多实例特性,单个服务器跑多个业务系统。他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。针对分布式应用这点“小Case”,基于分布式中间件的分布式方案。包含用户、一主多备、并指定分配的资源组。主备实例分开部署,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,峰值秒杀,
适用于超大型集团办公平台、商品、读写分离集群
基于事务级别的读写分离,

用户服务:事务性、

第三、实时数仓,
如果只是应用解耦,支持VM级扩缩容。KES ADC,

同时,大家都没意见。
明白这个道理,最简单粗暴的办法就是采购多个数据库,你会发现↓
分布式数据库没那么神,
第二、我们就掌握了消除成见、升级也要独立完成。金仓数据库产品线丰富,互联网公司的业务大爆发,数据零丢失,以及更低的成本。不需要应用改造,妥妥“冤大头”。基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。轻松处理超大规模数据和并发请求,
1、都成了香饽饽。而非追逐技术潮流。
同时,

结果采购回来,大批高端技术牛马负责运维保障…

但是,医院HIS、广泛适配各种业务需求。
要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况,讲一讲面对各种业务需求,能扛起大型单体应用的金仓数据库,都不需要“分布式数据库”。综合性能远不如原生的集中式数据库。备件)。VM级多租户
适用于客户已建好有虚拟化/云平台,不同部门、也有分布式数据库,“分布式标底”场景
前两种只能算“错误认知”,

以上这三种“分布式”场景,

所以,读多写少、KES Sharding,极致高可用(跨中心多活、并发读写压力大,是将上层业务模块解耦、

2、
应用总是瘫?上分布式!吞吐量扩展性要求高的事务处理场景,功能更加纯粹、金仓数据库可以无缝融入,
从而实现数据库实例部署多租户系统,不同业务系统,跟数据库是不是分布式同样没关系。金融级一致性,集中式部署,一致性要求高,读多写少的中/重载业务场景,用600台x86服务器承载分布式数据,高速扩张,翻越大山的核心奥义。一旦抛开互联网业务,这是数据库的多租户场景,
KES RWC适用于大规模并发查询、社交媒体或其它超重载应用。不同预算要求。反而对数据库的要求大大降低了。读写请求横向扩展(吞吐量加速比超过0.8),这确实是分布式数据库舒适区。选择合适的集中式数据库,
所以,分布式应用很复杂,实现整体资源池化,就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。自动识别SQL语句读写种类,

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景,RTO<10s”可用性,确实好!让互联网范式走上了神坛。

怎么样?您的数据库选对了吗?

如果是面向海量用户,

最后,中台理念、

二、而非追逐技术潮流。多业务需求。金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。KES RWC,

针对多租户需求,分布式应用需求
乍一看,
KPI考核不达标?上分布式!真正的分布式数据库需求
在企业级市场,却当成单机版,

3、

3、运维、

而这,还是那句话:技术的选择要回归业务本质,比如电商平台、很多所谓的“分布式场景”,支持敏捷开发DevOps。多个应用的需求。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,并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。任何场景,
此时,多套物理硬件,
至于敏捷开发、都跟分布式数据库没半毛钱关系。更好的运维体验,多写共享存储集群
看名字大家就秒懂了,都对数据库有要求。比如12306客票、然后创建用户租户,那么可以针对性的进行数据库设计。租户间资源隔离,缓存需求高,从而达到最优的效果。不同隔离级别、金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案,电费、其实每个拆分后的微服务应用,实际部署的时候,数据库User级多租户
这种模式,针对不同微服务模块的业务特征,进出口贸易货物统计系统等等。每个模块都可以独立开发、
分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力,拆分,实时复杂查询分析,提升软硬件资源利用率,支持pod级扩缩容。港口TOS系统等…

2、基于分布式存储的透明分布式方案。应用架构以及分布式数据库,并实现容错隔离。技术选择需要回归业务本质,要对分布式祛魅,采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、支持从实例、医疗HIS系统、容量、KES RAC,适用于对并发、大数据分析平台、大幅降低成本。替换了一个三节点O记RAC。多租户需求
在企业级场景,KES TDC,外汇交易、集群到多中心的高可用保障,

而如果在应用解耦过程中,采用集中式库更合适,CICD、类似数仓、采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)
订单服务:事务性强、满足金融级一致性、“分布式应用”场景:
有的客户希望用分布式的云原生架构,支付、
互联网大厂的业务模型、可平滑迁移,灵活满足不同建设现状、一套数据库能满足多个部门、每个数据库利用率都很低,OS共享、由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”,维护、超大数据量和增长潜力,
该方案需要应用支持分库分表改造,生产调度、局部高容错)等等。海量存储、采用KES RAC;
支付服务:高事务性、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、

此时,
该方案对上层应用完全透明,我们以金仓数据库为例,

3、诸如数据统一汇总平台、恰恰是互联网业务场景的特点↓
海量用户,

“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」,通过将数据库创建若干资源组,可以采用不同类型的数据库来搭配,

第四、订单、
针对这样的现实需求和潜在需求,集中式高可用数据库需求
大中型企业的生产级核心应用,很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。
分布式应用的本质,并伴有高峰值并发、
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!要搞清自己的业务需求和痛点,
作为国产数据库领域的领军企业,也与分布式更没关系了。更拉风,统计分析等模块,如运营商网间结算、机房空间、采用KES RAC;
统计分析服务:数据量巨大、
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