从技术角度，在各行业对海量数据、互联网类应用快速发展的需求中，弹性扩张、多模式等功能是传统Oracle数据库所难以满足的，也是分布式数据库存在的最大价值与目的。在这类技术背景下，做到“不使用Oracle而选择分布式数据库”是最正确的答案。分布式数据库的最佳落地与使用方式，正是从海量数据业务到核心的逐步迭代过程。先从存在海量数据弹性扩展的新兴业务需求入手，随着业务革新不断的深入，逐渐渗透进传统业务及应用中。

1） 弹性：存算分离实现灵活扩展

作为分布式数据库，弹性扩展能力是其存在的核心意义与价值。相比起传统MPP数据仓库，新型分布式数据库可以基于存算分离的部署模型，实现存储与计算资源独立扩展的能力，实现对应用层面无感知的按需弹性扩展。

2） 事务：原生分布式强一致性

在分布式技术逐步贴近业务核心的过程中，客户对于ACID事务一致性的要求也持续提升。例如，在联机交易业务中，往往要求“RR级别事务隔离”能力。在这类需求中，基于分库分表技术的解决方案，由于数据库本身无法提供此支持，（部分产品甚至不提供事务支持或通过1PC提交进行弱化）。导致需要借助大量外围应用程序逻辑配合，才能达到最终一致性的效果，大量消耗开发人员的设计精力。而原生分布式数据库，得益于源自内核的分布式设计，客户可以放心地将事务一致性逻辑交由数据库层进行处理，让开发人员回归到纯粹的业务设计，为业务提供直接有效的研发产出，提升企业研发效率。

3） 融合：引擎级多模，打开湖仓一体新赛道

关系型数据库经过了40多年的发展，早已经从最开始的纯结构化模型衍生出了支持XML、JSON、地理信息、图等不同的能力。传统数据库由于在同一个物理设备上使用同构引擎，多模式能力很难真正发挥到极致。而在分布式数据库架构中，用户完全可以使用不同的物理设备及底层数据结构，承载不同数据模型的计算及存储引擎，真正做到原生的引擎级多模技术。从而提供跨不同数据模型乃至不同数据库语言及引擎之间的数据共享，避免不同模型间进行联机处理时，由于频繁数据拷贝，导致传输延迟及存储空间浪费。基于多模能力构建同时满足结构化、半结构化、非结构化数据的数据湖，同时赋予跨引擎数据一致性能力，及实时数据分析能力，真正意义上让全局数据实时可见。开发者因此可以跨越不同数据引擎间的开发鸿沟，提升开发效率及系统性能，打开分布式技术的全新赛道。