金融行业的云数据库实践
数据库在金融行业中的重要性与挑战
数据库在金融行业中的重要性与挑战在当今信息时代，金融行业正处于数字化转型的浪潮中。
数据库作为数据管理和存储的核心基础设施，在金融行业中起着举足轻重的作用。
本文将探讨数据库在金融行业中的重要性，并针对金融行业中可能遇到的挑战，提出相应的解决方案。
一、数据库在金融行业中的重要性1.1 数据存储与管理作为金融行业最重要的基础设施之一，数据库用于存储和管理大量的金融数据。
无论是客户信息、交易记录、市场数据还是财务数据，都需要高效可靠的数据库来进行存储和管理。
数据库的稳定性、安全性和高可用性是金融机构的核心要求，以确保数据的完整性和可用性。
1.2 业务智能与决策支持金融行业的决策需要依赖海量的数据进行分析和挖掘。
数据库作为数据的存储和处理平台，通过提供复杂的查询和分析功能，支持金融机构进行业务智能和决策支持。
通过实时数据查询和报表生成，数据库可以帮助金融机构更好地了解市场趋势、客户需求和业务表现，从而做出更明智的决策。
1.3 交易处理与风险控制金融行业的核心业务之一是交易处理和风险控制。
数据库作为交易数据的存储和处理平台，能够保证交易数据的一致性和完整性。
金融机构需要在瞬息万变的市场环境中快速、准确地处理大量的交易数据，并及时识别和控制风险。
数据库的高性能和高并发处理能力对于金融机构的交易处理和风险控制至关重要。
二、数据库在金融行业中面临的挑战2.1 数据隐私与安全金融行业涉及大量敏感的客户信息和财务数据，数据隐私和安全是金融机构面临的首要挑战。
数据库需要具备强大的安全性措施，包括访问控制、数据加密和审计跟踪等，以保护数据免受未经授权的访问和泄露。
2.2 数据量和性能金融行业数据量巨大，不断增长，数据库需要具备高效的数据存储和处理能力。
同时，金融机构对于实时性和性能的要求也越来越高。
数据库需要能够应对高并发的查询请求和复杂的数据分析，保证系统的稳定性和响应速度。
2.3 数据一致性和可用性在金融交易中，数据库的数据一致性和可用性至关重要。
金融行业金融科技云服务平台解决方案
金融行业金融科技云服务平台解决方案第一章：引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (2)第二章：金融科技云服务平台概述 (3)2.1 平台架构 (3)2.2 平台功能 (3)第三章：技术框架设计 (4)3.1 技术选型 (4)3.2 系统架构设计 (5)3.3 数据库设计 (5)第四章：云服务部署与管理 (5)4.1 云服务部署 (6)4.2 云服务运维管理 (6)4.3 安全策略 (7)第五章：数据管理与分析 (7)5.1 数据采集与存储 (7)5.2 数据处理与分析 (7)5.3 数据挖掘与应用 (8)第六章：金融业务场景应用 (8)6.1 贷款与风险控制 (8)6.2 资产管理 (8)6.3 金融产品设计 (9)第七章：用户服务与交互 (9)7.1 用户界面设计 (9)7.2 用户服务与支持 (10)7.3 个性化推荐 (10)第八章：合规与监管 (10)8.1 合规要求 (10)8.2 监管策略 (11)8.3 数据安全与隐私 (11)第九章：项目实施与推进 (11)9.1 项目管理 (12)9.1.1 项目组织结构 (12)9.1.2 项目进度管理 (12)9.1.3 项目成本管理 (12)9.2 风险管理 (12)9.2.1 风险识别 (12)9.2.2 风险评估 (13)9.2.3 风险应对策略 (13)9.3 项目评估与优化 (13)9.3.1 项目效果评估 (13)9.3.2 项目优化建议 (13)第十章：未来展望与挑战 (13)10.1 发展趋势 (14)10.2 技术创新 (14)10.3 市场竞争与挑战 (14)第一章：引言1.1 项目背景信息技术的飞速发展，金融行业正面临着前所未有的变革。
金融科技（FinTech）作为金融与科技深度融合的产物，已经成为推动金融行业转型升级的重要力量。
金融科技通过创新的技术手段，如云计算、大数据、人工智能等，为金融服务提供更加智能化、便捷化的解决方案。
金融大数据应用案例分析
每个贷款人都拥有6000到8000条数据
特点：
它的每笔贷款额度都很小，太多的资金额度需要更多次的检验 不良贷款会迅速暴露。，模型的反馈和改进时间短
违约率高
利率很高
22
国外其他应用
定期（每天）对所有客户的交易日志和当前的债权状况（包括核心 系统内的数据和从征信中心取得的数据）进行分析， 建模，及分 析当前模型的精确性； 定期（每天）根据分析对客户进行分类（segmentation ）； 每天针对不同的分类建立不同的模型，进行行为评分、预测对客户 营销可能性、 提前还款的可能性、坏账的可能性等； 每天根据预测的分数和交易状况和提前设定的strategy 自动调整 客户的credit line；
EMC Greenplum
需求
中信银行信用卡中心
采用大数据方 案后价值体现
实时的商业智能 可以结合实时、历史数据进行全局分析,风险管理部门现在可以每天评 估客户的行为，并决定对客户的信用额度在同一天进行调整；原有内 部系统、模型整体性能显著提高 秒级营销 Greenplum数据仓库解决方案提供了统一的客户视图，更有针对的进行 营销。2011年，中信银行信用卡中心通过其数据库营销平台进行了 1286个宣传活动，每个营销活动配置平均时间从2周缩短到2-3天。
跨帐户参考分析。分析ACH交易的文本材料（工资存款 、资产购买），以发现更多营销机会。
事件式营销。将改变生活的事件（换工作、改变婚姻状 况、置房等）视为营销机会。 交易对手网络风险分析。了解证券和交易对手问的风险 概况和联系。 消费智能。
16
摩根大通
已经开始使用Hadoop技 术以满足日益增多的用 途，包括诈骗检验、IT Hadoop能够存储大量非 结构化数据，允许公司 收集和存储Web日志、交
腾讯云数据库TDSQL在金融核心的实践
◆ TDSQL
物理设备操作系统（加强定制版Linux）
调度系统
故障迁移 业务调配
当前金融行业技术现状
传统技术架构遇到瓶颈
目前国内大中型银行主要以国外厂商提供的大型主机和数 据库解决方案来进行系统构建。以国外大型主机和数据库 为核心的架构已无法满足大规模交易和数据处理的需求。
一方面：性能无法满足业务不断激增的处理需求，存在系 统过载风险； 另一方面：本身价格比较昂贵，维护成本居高不下。
总行机房
SQL Engine
同城
灾备机房
SQL Engine
异地
SQL Engine
Master
强同步
Slave
异步 Master
异步
强同步
Slave
Slave
Slave
#1 #2
#3 #4
#5
TDSQL最佳实践-完善的全白屏化运维方案
实时诊断优化 效果可预见
掌上运维 AI 助力
TDSQL最佳实践-软硬一体解决方案
“张家港农商银行采用基于腾讯TDSQL的分布式数据库架构建设， 硬件投入从千万级降低到百万级，硬件成本下降75%以上，性能并 可线性增长。”
—— 张家港农商行
◆比如高并发低延时的场景拆分后仍不满足的业务，可以引入缓 存进一步加速； ◆需要更强的查询分析能力的话可以引入等面向联机分析的产品。
核心系统改造：循序渐进，选择最合适的技术方案
第四步：单元化改造
◆ 无限可伸缩微服务架构 ◆ 异地多活部署 ◆ 异构机房上的弹性混合云架构
User=0 User=1 User=2
2019.7 生产机器性能论证
2019.8 项目投产
TDSQL最佳实践-产品定位
“八朵云”打造金融云服务平台
“八朵云”打造金融云服务平台随着金融服务数字化加速，银行纷纷踏上数字化转型之路，移动化、智能化、数据化给客户带来更便捷的服务、更低的价格、更好的体验，也为普惠金融服务提供了可持续发展的技术基础。
江南农村商业银行（以下简称“江南农商行”）以技术创新与业务深度融合为宗旨，实践“科技引领，科技输出，科技反哺”战略，建设“八多云”金融云服务平台，探索新服务模式，为客户及中小金融机构提供综合金融服务，经营业绩持续稳居区域同业机构之冠。
数据治理与数据资产江南农商行2015年以来持续开展数据治理工作，一是实现了全行经营数据大集中，新数据仓库全面采集全行50余个业务系统元数据，通过交换平台将元数据精准发送至管理系统，实现数据统一和信息共享；同时建立了较为完善的数据治理体系和数据标准体系，并基于新数仓通过数据质量管理平台，实现对数据质量的集中监控。
二是实现了行内客户信息有效整合，客户信息管理系统（ECIF）整合了行内各系统的客户信息，逐步实现了客户分类管理、形成客户统一视图、深度挖掘客户需求等。
2018年根据前期数据治理及核心业务系统升级后带来的数据变化，启动了数据治理项目二阶段“数据金桥”项目，梳理各系统之间的数据共性，设定统一标准，保证数据有效性，实现数据融合；对日常经营和管理过程中存在并有效的人工记录数据和过程性数据进行梳理并实现数据在全行共享；梳理场景化数据的类型和获取来源，判定数据信息价值和收集沉淀可行性；制定全行统一的企业级数据标准，制定适合监管集市落标的应用型指标标准；建立数据质量治理平台，完成数据标准管理、数据质量管理、元数据管理，实现数据标准在线发布、数据的使用、认责、维护和检核等数据生命周期的闭环管理。
外部数据是对行内数据的丰富和补充，更是业务应用的基础，可为营销、风控、反欺诈等业务提供支撑。
目前，江南农商行形成相对稳定的多渠道外部数据采集模式，并按照架构先行的策略和未来业务的平台化要求，逐步形成江南大数据平台架构。
数据库在金融行业中的应用实践
数据库在金融行业中的应用实践数据库技术的应用已经深入到各个行业，其中金融行业可以说是最为广泛使用数据库的领域之一。
金融行业对数据的处理要求十分严格和复杂，仅依靠传统的数据管理方法已经无法满足行业的需求。
数据库的应用在金融行业中发挥了重要作用，本文将对数据库在金融行业中的应用实践进行探讨。
一、数据库在金融行业的背景和需求金融行业是一个信息密集度极高的行业，涉及到大量的金融交易、客户数据、风险控制等方面的信息。
在传统的数据管理方式下，金融机构往往面临数据冗余、数据不一致、数据难以管理等问题。
而随着金融行业的发展和数据量的快速增长，传统的数据管理已经远远无法满足金融机构对数据的高效管理和使用需求。
因此，金融机构纷纷引入数据库技术来解决这些问题。
数据库具有高效的数据存储、快速的数据查询和灵活的数据处理能力，可以为金融机构提供强大的数据管理和分析能力，有效提高金融机构的业务水平和竞争力。
二、数据库在金融行业的具体应用1. 交易数据管理金融行业的核心业务之一就是交易业务。
传统的交易数据管理方式非常繁琐，容易出现数据冗余和不一致的情况。
而数据库技术可以提供高效的数据存储和管理能力，使得交易数据的录入、存储和查询变得更加便捷和准确。
通过数据库技术，金融机构可以实现对交易数据的快速查询和分析，进一步提高交易效率和风险管理水平。
2. 客户关系管理金融机构的核心目标是满足客户需求并提供优质的金融服务。
而客户关系管理是实现这一目标必不可少的一环。
数据库技术可以帮助金融机构管理和分析客户数据，实现对客户的全面了解和深入沟通，从而更好地满足客户需求。
通过数据库技术，金融机构可以对客户的需求进行分类和分析，制定个性化的金融服务策略，提高客户满意度和忠诚度。
3. 风险控制和监测金融行业风险控制是一个关键的问题。
传统的风险控制方法往往效率低下，无法及时准确地发现和控制风险。
数据库技术可以为金融机构提供高效的风险控制和监测能力。
通过对大量的数据进行分析和挖掘，可以及时发现潜在的风险，并采取相应的措施进行控制，提高风险管理的效率和准确性。
大数据存储与分析技术在数据库中的应用实践案例
大数据存储与分析技术在数据库中的应用实践案例随着互联网和计算设备的迅速发展，我们正处于一个数字化时代。
企业、政府和个人生成和收集了大量的数据，这些数据包含了宝贵的信息和洞察力，对于业务决策和创新非常重要。
然而，传统的数据库技术已经无法满足海量数据的存储和处理需求。
因此，大数据存储与分析技术成为了当今业界关注的焦点。
本文将介绍几个大数据存储与分析技术在数据库中的应用实践案例，以展示它们的重要性和成功。
这些案例涵盖了不同行业和领域，充分说明了大数据存储与分析技术的多样化应用。
首先，我们来看看电子商务领域。
互联网电商平台面临着海量的用户数据和交易数据。
这些数据对于电商企业来说非常重要，可以帮助他们了解用户的喜好和购物习惯，以便进行个性化推荐和精准营销。
许多大型电商平台已经部署了大数据存储与分析技术，通过分析用户的浏览历史、购买记录和点击行为，为用户推荐定制化的产品。
这不仅提高了用户体验，还增加了电商企业的销售额。
其次，金融领域也是大数据存储与分析技术的重要应用领域之一。
金融机构每天处理大量的交易数据、市场数据和客户数据。
这些数据包含了重要的金融信息和趋势，对于风险控制、投资决策和客户关系管理至关重要。
通过利用大数据存储与分析技术，金融机构能够更快速和准确地发现潜在的风险信号、掌握市场趋势和优化投资组合。
例如，一些银行利用大数据存储与分析技术构建了风险模型，可以实时监控交易活动并及时发现异常行为。
这种技术的应用可以及时预警可能的金融风险，提高金融机构的安全性和稳定性。
在医疗领域，大数据存储与分析技术也发挥了重要作用。
医疗行业不断产生大量的病历、检查报告和生物医学图像等数据。
这些数据对于临床决策、疾病预测和治疗方案制定非常重要。
通过利用大数据存储与分析技术，医疗机构可以更好地利用这些数据，提高医疗质量和效率。
例如，医院可以通过存储和分析大量的病历数据，发现患者的病情变化和病情趋势，提前预测并防止并发症的发生。
电信金融行业云解决方案
金融云现状分析-IOE阵地即将被攻陷，不参与变革就将被淘汰
15年6月25日，浙江网商银行 正式上线运营，国内首个自主可控去 IOE银行系统。银行核心系统需要保
15年4月14日，一人多户政策 第一天，传统IOE架构的中登公司数
字证书系统崩溃，集中式处理系统， 持一致性，安全性等理由将无法阻止
对内
建立以组件为基础的、 模块化的系统架构，为 产品创新和经营管理提 供技术支撑
建立以SOA为基础的服 务架构
架构组件化
不断提炼应用组件，提升系统 的灵活度，使IT系统更加随需 应变，易于扩展，与其他IT系 统更有效的协作
Efficiency 效率
简化应用系统分布 降低复杂度
平台虚拟化
采用SOA作为平台的基础技术架构， 通过平台分层和流程化、应用服务组 合、交易信息处理整合，获得更快的 软件开发和改进速度
无法灵活扩容应对大并发量的访问， 去IOE的分布式系统飞天云平台的脚
架构是否应该改变需要思考。 步银行。开始从与互联网金融有关的外围业务来尝试“去IOE”，比如云计算、柜台系统、分行特色应用
系统、网上银行业务；
人民银行：科技司王永红司长：蚂蚁金服集团愿意将支付宝技术体系产品化并服务于银行；邀请阿里
WIFI+PAD展业 智慧信贷+信贷鹰眼
迷你网点 解决方案
多媒体VTM
灾备中心
生产中心
总行
分行
解决方案 全景视图
银行网点
VTM
POS机
金融机构协同办公 解决方案
总机服务+会易通4G
离行设备接入 解决方案
数据中心云化改造
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搜索与时序数据库
Search and time-series Database
数据库服务与工具
Data Backup and Migration
MySQL SQL Server PostgreSQL PPAS(高度兼容Oracle) POLARDB
Redis MongoDB HBase Memcache
中间件
Swarm/K8S/Mesos
Oracle/DB2集中数据库
数据
MySQL/Redis/HBase
小机，X86，存储
资源
公有云/私有云/混合云
金融互联网创新需要什么样的数据库？
● 自主可控：基于开放架构，基于开源的优化 ● 高可用：跨机房容灾，满足金融级业务系统全天候对外提供稳定可靠的客户服务 ● 高性能：互联网+金融的创新业务所需的流量弹性 ● 支持云：私有云和公有云互通一致的体感，降低使用和运维难度 ● 易运维：大体量自动化、运维体系合规化要求（基线、环境适配、管理体系等） ● 数据安全： 审计&数据强一致性&多中心容灾部署 ● 成本优化：IT总体拥有成本必须下降
金融行业的云数据库实践
金融行业应用架构的变迁
——互联网分布式应用对数据库挑战
传统金融架构
互联网+分布式应用
可控发布，保守运维
开发运维
DevOps/持续集成
敏捷性
微 服 务 分布式
Spring/Struts/SOA
应用框架
微服务架构
J2EE/.NET
发布封装
容器
低器 成 本 容 化
分布式
WebLogic/WAS/MQ
读写分离 实时升降配置 数据加密
金融版
SQL审计 秒级 高频监控
MySQL金融版
master
读/写 写(Write)
Client
读写分离
4/7层代理
读(Read)
主节点
Raft
备节点 备节点
内置
读写分离
slave
slave
只读
只读
只读
MySQL金融版——产品特征
* 节点故障 * 机房故障
数据强一致
时间
备库数据不一致，根据不同SLA 做出动作，即RTO优先时，可以 切换；RPO优先时，需人工做数 据恢复
2.拜占庭将军问题与分布式一致性算法
MySQL金融版实现方式
——内核引入Raft分布式一致性算法
完全兼容MySQL
* * * * * 表 数据类型 函数/存储过程 sql_mode ……
*
无成本迁移
免费热迁移（DTS）
MySQL金融版——产品规格
4核 16G
60核 470G
3T
…
规格 与 性能
MySQL金融版——同城多机房容灾
Client Client
切换过程，对上层无感知： ➢ 新连接直接到备节点
代理
Failover
备节点
机房C
➢ 空闲的老连接，自动切换到备节点； ➢ 事务中或运行中的老连接，等待10s 代理
后切换到备节点，超时Kill。
备节点
机房A
主节点
机房B
机房间的延迟带来的性能损耗不到5%
新主库
主节点
机房B
备节点
机房C
➢ 分布式高频探测
➢ 智能决策系统
机房A
➢ 网络/硬件/OS/数据库 多重监控 ➢ 数据一致性保护
三机房部署
灾备切换
MySQL金融版——两地多中心
用户流量
网关/代理（四层/七层）
网关/代理（四层/七层）
备节点
机房A
主节点机房B备节点Fra bibliotek机房C
Binlog同步
DTS
DRC MQ
备节点
机房A
主节点
Raft协议，日志同 步
主：上海（三机房）
灾备：北京（单机房）
除了延迟导致的日志丢失，当Master意外故障时，没有来得及复制到备库的日 志是不会在新Master执行。但老Master恢复后，会对PendingBinlog执行 Engine Commit。导致新老Master数据不一致。
异步复制(一主一备/一主多备)
MySQL原生半同步复制的问题
网络故障时，半同步会降级成异步（可以设降级的延迟时间） 网络恢复后，从节点异步复制追数据，直到追平后，提升成半同步复制 因此，当主节点宕机时，无法判断从库当前是异步状态，还是半同步状态，不知道从库数据是 否追平。 即：半同步状态下，也不能确定备库的数据是不是最新的。
双通道复制——数据一致性判断
网络故障区，放弃同步
半同步通道
当主库宕机时，备库 具有确定性状态即：
备库数据一致
1
异步通道
主库宕机点 网络故障区，放弃同步
时间
备库数据一致，放心切换
备库数据不一致 可补偿到一致
时间
2
半同步通道
异步通道
主库宕机点 网络故障区，放弃同步
3
半同步通道 异步通道
主库宕机点
备库数据不一致 无法补偿
AliSQL改进：双通道数据复制
主备间有两条数据复制通道： 1. 半同步复制通道——只接收最新的binlog，不回放。网络故障就放弃接收，恢复后不追数据，接收最新的binlog 2. 异步复制通道——正常按异步复制逻辑拖取和回放binlog，保持备库数据再现
当主库宕机时，
双通道模式可以确定性得知，备库的数据是否跟主库一致
HybridDB for MySQL HybridDB for PostgreSQL
OpenSearch Elasticsearch HiTSDB
DTS 智能顾问 DMS
版本不同，普惠相同
从初创企业到金融巨擘的共同认可
基础版
IaaS的价格，PaaS的服务
与云服务器一样的成本
高可用版
多项企业级功能，包括
阿里云数据库
——开放，多机房容灾，强一致性，助力金融科技创新
如今，阿里云数据库产品已聚木成林
ApsaraDB Product Catalog
关系型数据库
Relational Database Service
NoSQL数据库
NoSQL Database Service
混合分析数据库
HTAP Database
金融级可靠性原理揭秘
• 数据复制的演进——双通道binlog复制
• 拜占庭将军问题与Raft一致性算法
• Raft in MySQL负责选主、控制复制关系 • Flashback确保数据强一致 • ………..
1. 数据复制技术的演进
MySQL原生异步复制的问题 永远不知道备库的数据是不是最新
MySQL的日志复制是异步的，也就是说主备库客观上存在延迟。虽然 IO_Thread传输日志的延迟（大部分所说的延迟都是指SQL_Thread Apply的 延迟）小到几乎可以忽略不计，但对数据安全性要求极高的场景下却存在天然缺 陷。