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数据库：用户心中的既定印象似巍峨山峦
文章内容：文章来源公众号：特大号
不知从何时起
“选数据库就得选分布式”成了一种风尚
数据查询迟缓？用分布式！
应用频繁卡顿？用分布式！
业务规模庞大？用分布式！
KPI考核未达标？用分布式！
“分布式数据库”的功效
就此被神化了
与数据和应用相关的各类疑难问题
仿佛都能靠“分布式之法”来解决
真的是这样吗？只能说
用户心里的“固有观念”，像一座大山
过去几年分布式数据库宣传过度
不论何种场景，都一股脑应用起来！
这座大山是如何形成的？
前一个十年，互联网公司业务迅猛发展，让互联网模式备受追捧。
互联网大厂的业务模式、中台理念、应用架构以及分布式数据库，乃至互联网公司的从业人员，都成了热门之选。
那么，由此衍生的热门之一“分布式数据库”，究竟怎样？
不可否认，确实不错！
分布式数据库的最大优势在于其横向扩展能力，能轻松应对超大规模数据与并发请求，例如电商平台、社交媒体或其他高负载应用。
而这，恰好契合互联网业务场景的特点↓
海量用户、快速扩张、峰值秒杀、众多高水平技术人员负责运维保障…
然而，一旦脱离互联网业务，进入传统企业级场景，你会发现↓
分布式数据库并非那般神奇，甚至存在一些劣势——
业内曾有一个知名案例：
某银行开展分布式数据库试点，用600台x86服务器承载分布式数据，替换了一个三节点的O记RAC。
性能与扩展性看似提升，但运维成本大幅增加（人力、电费、机房空间、备件）。
所以，技术的选择应回归业务本质，而非追逐技术潮流。
分布式数据库绝非包治百病的良方，任何场景都需对症下药。
数据库究竟该如何选择？
一、需明晰自身业务需求与痛点，再有的放矢↓
若为面向海量用户、超大数据量及增长潜力，且具备高峰值并发、秒杀型的典型互联网业务特征，这确实是分布式数据库的适用领域。
若为复杂业务计算与数据热点集中的场景，采用集中式数据库更为适宜，例如12306客票、医院HIS、外汇交易、生产调度、ERP等业务
二、要破除对分布式的盲目追捧，很多所谓的“分布式场景”，与分布式数据库并无关联。
1、“分布式应用”场景：
部分客户期望采用分布式的云原生架构，比如微服务化/分布式应用，支持敏捷开发DevOps。
分布式应用的本质是将上层业务模块解耦、拆分，每个模块可独立开发、维护、扩展，并实现容错隔离。
若仅为应用解耦，而数据库保持不变，显然此过程与数据库是否分布式无关。
若在应用解耦过程中，同时将数据库拆解并绑定至特定微服务应用，那么数据库面临的压力会变小，也与分布式无关。
至于敏捷开发、CICD、DevOps等，与数据库是否分布式同样无关。
2、“分布式用户”场景
有些用户本意是节省成本，期望一套数据库能满足多个部门、多个应用的需求。
他们认为分布式数据库能更好地满足多部门、多业务需求。
这种情况与分布式毫无关系，这是数据库的多租户场景，采用支持多租户模式的集中式数据库成本更低、效果更佳。
3、“分布式标底”场景
前两种仅算“错误认知”，而这一种堪称荒诞。
有人仅因觉得分布式数据库更热门、更炫酷，便将其写进采购标底。
结果采购回来，实际部署时却当作单机版、集中式部署，妥妥“冤大头”。
要知晓这种将分布式数据库当集中式部署的情况，综合性能远不及原生集中式数据库。
以上三种“分布式”场景，均无需“分布式数据库”。
此时，选择合适的集中式数据库，可获得更优性能、更佳运维体验及更低成本。
选择金仓，应对企业全栈场景
接下来，以金仓数据库为例，阐述面对各类业务需求时的具体选型。
作为国产数据库领域的领军企业，金仓数据库产品线丰富，既有集中式产品，也有分布式数据库，广泛适配各类业务需求。
第一、分布式应用需求
初看分布式应用复杂，实则每个拆分后的微服务应用，相较单体应用，功能更纯粹、简单，反而对数据库的要求大幅降低。
所以，能承载大型单体应用的金仓数据库，应对分布式应用这一“小问题”，自然游刃有余。
同时，针对不同微服务模块的业务特性，可采用不同类型的数据库搭配，以达最优效果。
比如一个微服务化的电商应用，包含用户、商品、订单、支付、统计分析等模块，可针对性进行数据库设计。
用户服务：具事务性、高可靠要求，采用KES主备集群；
商品服务：具事务性，读多写少、缓存需求高，采用KES读写分离集群(支持Redis迁移)
订单服务：事务性强、一致性要求高，并发读写压力大，采用KES RAC；
支付服务：高事务性、金融级一致性，采用KES RAC；
统计分析服务：数据量巨大、实时复杂查询分析，采用KES ADC。
第二、多租户需求
在企业级场景，不同部门、不同业务系统，均对数据库有要求。
以往解决此问题，最简单粗暴的办法是采购多个数据库、多套物理硬件，各自行事，皆大欢喜。
但此方式会造成巨大资源浪费，每个数据库利用率极低，运维、升级需独立进行。
要实现多用户、多部门共享，最佳方案是采用数据库的多租户功能。
针对多租户需求，金仓数据库提供两大类四种场景的成熟解决方案，灵活满足不同建设现状、不同隔离级别、不同预算要求。
1、VM级多租户
适用于客户已建好虚拟化/云平台，金仓数据库可无缝融入，资源硬件共享、基于VM隔离，支持VM级扩缩容。
2、容器级多租户
适用于客户已有K8S容器化平台层，金仓数据库无缝融入，硬件、OS共享、基于容器隔离，支持pod级扩缩容。
3、数据库实例级多租户
适用于中小型应用，低成本投入，单个服务器可跑多个业务系统。金仓数据库天然支持多实例特性，每个业务独占一个数据库实例。
部署时，可利用多台服务器池化，主备实例分开部署，提升数据库冗余能力。
同时，金仓也支持分布式数据库的多实例模式。
4、数据库User级多租户
此模式通过将数据库创建若干资源组，实现整体资源池化，然后创建用户租户，并指定分配的资源组。
从而实现数据库实例部署多租户系统，租户间资源隔离，提升软硬件资源利用率，大幅降低成本。
第三、集中式高可用数据库需求
大中型企业的生产级核心应用，均需数据库支持高可用集群，或更明确地说，期望对Oracle RAC进行国产化替代。
此时，金仓的另两个重磅数据库产品登场。
1、KES RAC，多写共享存储集群
从名字即可秒懂，这是对标Oracle RAC的场景。
KES
RAC集群支持2 – 8个节点规模，读写请求横向扩展（吞吐量加速比超过0.8），提供“RPO = 0、RTO < 10s”可用性，满足金融级一致性、高事务性和大规模并发读写需求。
2、KES RWC，读写分离集群
基于事务级别的读写分离，自动识别SQL语句读写种类，一主多备、一写多读。
KES RWC适用于大规模并发查询、读多写少的中/重载业务场景，支持从实例、集群到多中心的高可用保障，数据零丢失，故障秒切换。
第四、真正的分布式数据库需求
在企业级市场，确实存在一些真实的分布式数据库需求：如超大型应用（超高并发、海量存储、横向扩展）、极致高可用（跨中心多活、局部高容错）等。
针对此类现实与潜在需求，金仓数据库提供强大的“分布式三剑客”。
1、KES TDC，基于分布式存储的透明分布式方案。
该方案对上层应用完全透明，无需应用改造，可平滑迁移，具备横向扩展能力与节点故障容错能力。
适用于超大型集团办公平台、政务核心平台、医疗HIS系统、银行信贷管理系统、港口TOS系统等…
2、KES Sharding，基于分布式中间件的分布式方案。
该方案需应用支持分库分表改造，适用于对并发、容量、吞吐量扩展性要求高的事务处理场景，如运营商网间结算、基金公司TA系统等。
3、KES ADC，基于分布式 + 融合多存储引擎的分析性分布式方案。
该方案适用于大规模AP或HTAP场景，类似数仓、实时数仓，如数据统一汇总平台、大数据分析平台、进出口贸易货物统计系统等。
最后，依旧是那句话：技术的选择应回归业务本质，而非追逐技术潮流。
明白此理，便掌握了消除成见、翻越山峦的核心要诀。
您的数据库选对了吗
？
