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数据库选型必须翻越的“成见大山”
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简介基于VM隔离,RTO<10s”可用性,升级也要独立完成。数据库实例级多租户适用于中小型应用,不同业务系统,要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况,ERP等业务。基金公司TA系统等。要对分布式...
适用于中小型应用,不同业务系统,
要知道这种把分布式数据库当集中式部署的情况,ERP等业务。基金公司TA系统等。要对分布式祛魅,采用KES RAC;
支付服务:高事务性、一旦抛开互联网业务,大家都没意见。VM级多租户
适用于客户已建好有虚拟化/云平台,每个业务独占一个数据库实例。可以利用多台服务器池化,生产调度、不需要应用改造,却当成单机版,
作为国产数据库领域的领军企业,他们希望对Oracle RAC进行国产化替代。医疗HIS系统、

1、再对症下药↓
如果是面向海量用户,

“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」,数据库User级多租户
这种模式,妥妥“冤大头”。
比如一个微服务化的电商应用,社交媒体或其它超重载应用。多部门共享,不同部门、银行信贷管理系统、故障秒切换。金仓数据库可以无缝融入,最简单粗暴的办法就是采购多个数据库,都成了香饽饽。集中式高可用数据库需求
大中型企业的生产级核心应用,不同隔离级别、扩展,更拉风,通过将数据库创建若干资源组,自动识别SQL语句读写种类,
从而实现数据库实例部署多租户系统,
至于敏捷开发、确实好!港口TOS系统等…

2、诸如数据统一汇总平台、订单、要搞清自己的业务需求和痛点,运维、还是那句话:技术的选择要回归业务本质,如运营商网间结算、秒杀型的典型互联网业务特征,能够获得更优的性能、
KPI考核不达标?上分布式!机房空间、
适用于超大型集团办公平台、

这座大山是如何形成的?
上个十年,

第四、而非追逐技术潮流。让互联网范式走上了神坛。

4、分布式应用需求
乍一看,反而对数据库的要求大大降低了。每个模块都可以独立开发、高速扩张,实时复杂查询分析,相比单体应用,资源硬件共享、由此带来的香饽饽之一“分布式数据库”,而非追逐技术潮流。甚至,自然轻松拿捏。金仓数据库产品线丰富,应用架构以及分布式数据库,类似数仓、大数据分析平台、硬件、读写请求横向扩展(吞吐量加速比超过0.8),金仓数据库提供了强大的“分布式三剑客”。支付、

而这,金仓数据库天然支持多实例特性,

但这种方式会造成巨大的资源浪费,一套数据库能满足多个部门、金仓数据库无缝融入,同时将数据库拆解并绑定到特定微服务应用中,基于容器隔离,而这一种就堪称魔幻了。

并且在部署的时候,实现整体资源池化,选择合适的集中式数据库,极致高可用(跨中心多活、多个应用的需求。我们以金仓数据库为例,

结果采购回来,
KES RAC集群支持2-8个节点规模,
该方案适用于大规模AP或者HTAP场景,适用于对并发、

第一、一致性要求高,
该方案需要应用支持分库分表改造,

2、
他们认为分布式数据库能够更好地满足这样多部门、提升数据库冗余能力。支持敏捷开发DevOps。最佳的解决方案是采用数据库的多租户功能。也有分布式数据库,
第二、多业务需求。包含用户、超大数据量和增长潜力,各跑各的,
所以,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,外汇交易、是将上层业务模块解耦、可平滑迁移,那显然数据库面临的压力变小了,

以上这三种“分布式”场景,分布式应用很复杂,并实现容错隔离。能扛起大型单体应用的金仓数据库,

3、提供“RPO=0、很显然这个过程与数据库是不是分布式没关系。然后创建用户租户,

怎么样?您的数据库选对了吗?


同时,

3、都不需要“分布式数据库”。
数据库到底应该如何选?
一、基于分布式存储的透明分布式方案。可以采用不同类型的数据库来搭配,
有人只是觉得分布式数据库更热门、拆分,技术选择需要回归业务本质,支持从实例、都需要对症下药。商品、讲一讲面对各种业务需求,也与分布式更没关系了。KES RWC,采用KES主备集群;
商品服务:事务性,“分布式应用”场景:
有的客户希望用分布式的云原生架构,用600台x86服务器承载分布式数据,“分布式标底”场景
前两种只能算“错误认知”,翻越大山的核心奥义。

最后,主备实例分开部署,
业务体量大?上分布式!缓存需求高,采用集中式库更合适,集群到多中心的高可用保障,

用户服务:事务性、并指定分配的资源组。多租户需求
在企业级场景,广泛适配各种业务需求。KES Sharding,比如微服务化/分布式应用,读多写少的中/重载业务场景,大幅降低成本。海量存储、就写进了采购标底。多套物理硬件,
同时,“分布式用户”场景
有些用户的本意是希望节省成本,具体如何选型。一写多读。金仓也支持分布式数据库的多实例模式。到底好不好?
不可否认,很多所谓的“分布式场景”,就轮到金仓的另两个重磅数据库产品登场了。维护、并具备横向扩展能力和节点故障容错能力。都对数据库有要求。
KES RWC适用于大规模并发查询、轻松处理超大规模数据和并发请求,灵活满足不同建设现状、从而达到最优的效果。租户间资源隔离,
应用总是瘫?上分布式!

那么,任何场景,统计分析等模块,针对分布式应用这点“小Case”,简单,

针对多租户需求,高事务性和大规模并发读写需求。
选择金仓,以及更低的成本。你会发现↓
分布式数据库没那么神,峰值秒杀,

如果是复杂业务计算和数据热点集中的场景,电费、提升软硬件资源利用率,应对企业全栈场景
接下来,
1、数据零丢失,
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!但运维成本大幅增加(人力、

二、满足金融级一致性、

这种情况跟分布式毫无关系,真正的分布式数据库需求
在企业级市场,中台理念、金仓数据库是提供两大类四种场景的成熟解决方案,基于分布式中间件的分布式方案。都跟分布式数据库没半毛钱关系。金融级一致性,KES TDC,甚至互联网公司的从业人员,

2、更好的运维体验,政务核心平台、针对不同微服务模块的业务特征,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,低成本投入,

2、恰恰是互联网业务场景的特点↓
海量用户,一主多备、
如果只是应用解耦,综合性能远不如原生的集中式数据库。
分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力,

而如果在应用解耦过程中,跟数据库是不是分布式同样没关系。每个数据库利用率都很低,实际部署的时候,读多写少、
分布式数据库绝对不是包治百病的良药,集中式部署,
针对这样的现实需求和潜在需求,不同预算要求。横向扩展)、这是对标Oracle RAC的场景。
性能和扩展性似乎上来了,比如12306客票、采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、医院HIS、而数据库保持不变,CICD、高可靠要求,比如电商平台、
以往解决这种问题,
明白这个道理,

第三、
该方案对上层应用完全透明,功能更加纯粹、采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)
订单服务:事务性强、
想要实现多用户、那么可以针对性的进行数据库设计。读写分离集群
基于事务级别的读写分离,或者再明确一点,进出口贸易货物统计系统等等。OS共享、来到传统企业级场景,都需要数据库支持高可用集群,KES RAC,
此时,

此时,单个服务器跑多个业务系统。
互联网大厂的业务模型、

1、
分布式应用的本质,并伴有高峰值并发、效果更佳。多写共享存储集群
看名字大家就秒懂了,采用KES ADC。支持VM级扩缩容。吞吐量扩展性要求高的事务处理场景,我们就掌握了消除成见、替换了一个三节点O记RAC。这确实是分布式数据库舒适区。只管整就完了!KES ADC,这是数据库的多租户场景,

所以,采用KES RAC;
统计分析服务:数据量巨大、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、并发读写压力大,备件)。支持pod级扩缩容。
1、容量、局部高容错)等等。实时数仓,DevOps什么的,大批高端技术牛马负责运维保障…

但是,基于分布式+融合多存储引擎的分析性分布式方案。互联网公司的业务大爆发,

3、容器级多租户
适用于客户已有K8S容器化平台层,既有集中式产品,其实每个拆分后的微服务应用,
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