數(shù)據(jù)庫作為金融信息系統(tǒng)的核心基礎(chǔ)設(shè)施，歷經(jīng)數(shù)十年發(fā)展，為金融行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了有力的技術(shù)支撐。同時(shí)，以銀行為代表的金融行業(yè)是數(shù)據(jù)庫銷售額占比最高的市場，也是對(duì)數(shù)據(jù)庫技術(shù)依賴度最高、要求最嚴(yán)格的市場。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，2021中國數(shù)據(jù)庫市場行業(yè)分布中，金融占20.2%，政府占18.4%，互聯(lián)網(wǎng)14.8%，運(yùn)營商8.9%。IDC 預(yù)測， 2024 年全球數(shù)倉的市場規(guī)模將達(dá)到 297 億美元，2019-2024 年的年復(fù)合增長率將達(dá)到12%，其中云上的數(shù)倉市場規(guī)模將達(dá)到 181 億美元，2019-2024 年的 CAGR 將達(dá)到 25.3%。預(yù)計(jì) 2024 年，中國數(shù)倉市場的規(guī)模是 168.5 億元，中國大數(shù)據(jù)平臺(tái)軟件市場規(guī)?？傮w為 352.9 億元，中國分析型數(shù)據(jù)庫的整體市場將達(dá)到 521.4 億元，復(fù)合增長率為 27.7%。

以往商業(yè)集中式數(shù)據(jù)庫憑借較強(qiáng)的功能黏性、優(yōu)秀的系統(tǒng)穩(wěn)定性、良好的軟硬適配能力，一直在金融行業(yè)占據(jù)較大份額。而互聯(lián)網(wǎng)金融的異軍突起，帶來了高并發(fā)、海量數(shù)據(jù)、超高峰值等挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)這些實(shí)際場景，近年來各金融機(jī)構(gòu)紛紛進(jìn)行了關(guān)于數(shù)據(jù)庫的探索，并結(jié)合金融交易場景不斷推陳出新，拉動(dòng)數(shù)據(jù)庫技術(shù)的迭代發(fā)展。

傳統(tǒng)IT系統(tǒng)無法滿足金融交易要求

信通院在去年發(fā)布的《金融級(jí)分布式數(shù)據(jù)庫白皮書》中指出，金融行業(yè)普遍對(duì)數(shù)據(jù)庫的安全性、可靠性、穩(wěn)定性有著全行業(yè)最為嚴(yán)苛的要求，因此，滿足金融行業(yè)需求的金融級(jí)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品幾乎成為所有行業(yè)中的標(biāo)桿。報(bào)告認(rèn)為，金融級(jí)分布式數(shù)據(jù)庫是能夠滿足金融級(jí)要求的高可用、高性能、低成本、線性水平擴(kuò)展、企業(yè)級(jí)安全、便捷性運(yùn)維的分布式數(shù)據(jù)庫。

在眾多金融級(jí)分布式數(shù)據(jù)庫中，按照數(shù)據(jù)處理方式，大致可以分成兩大類：聯(lián)機(jī)事務(wù)處理OLTP（On-line Transaction Processing）、聯(lián)機(jī)分析處理OLAP（On-line Analytical Processing）。OLTP是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的主要應(yīng)用，主要是基本的、日常的事務(wù)處理，例如銀行交易。OLAP是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的主要應(yīng)用，支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢結(jié)果。

可見，OLAP數(shù)據(jù)庫擁有高性能、可擴(kuò)展、高可用和高容錯(cuò)等特性，因此在金融行業(yè)的應(yīng)用規(guī)模有了明顯的提升，并且正在從金融外圍系統(tǒng)向核心業(yè)務(wù)延伸，有力支撐著金融行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在過去幾年中，我國數(shù)據(jù)庫市場 “百花齊放”，包括傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫廠商，如達(dá)夢、人大金倉、神州通用；云廠商，如阿里云、騰訊云、華為云；新興數(shù)據(jù)庫廠商，如StarRocks、PingCAP、星環(huán)科技、OceanBase；ICT跨界廠商，如新華三、浪潮。這些廠商的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品和方案，正在各大商業(yè)銀行、金融機(jī)構(gòu)及城商行的核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)中投入使用并穩(wěn)定運(yùn)行，滿足了金融行業(yè)核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)庫的要求。

接下來我們來看兩個(gè)實(shí)際案例，希望能為更多金融行業(yè)用戶的轉(zhuǎn)型帶來借鑒和參考價(jià)值。

中原銀行和眾安保險(xiǎn)邁入極速統(tǒng)一時(shí)代

中原銀行是河南省唯一一家分支機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)覆蓋全省的省屬法人銀行，在全國城商行中的排名位列第 8 位，是河南首家資產(chǎn)超萬億的城商行。隨著業(yè)務(wù)不斷擴(kuò)張、數(shù)據(jù)量的高速增長以及業(yè)務(wù)邏輯復(fù)雜程度的不斷提升，中原銀行需要快速響應(yīng)客戶需求，為其提供更加精準(zhǔn)的服務(wù)，同時(shí)借助實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶洞察，幫助銀行業(yè)務(wù)人員做出業(yè)務(wù)決策，提高管理水平。

為此，中原銀行搭建了一站式商業(yè)智能BI平臺(tái)，該平臺(tái)分為客戶行為分析系統(tǒng)知秋、一站式報(bào)表平臺(tái)魯班、一站式大屏平臺(tái)鴻圖和自助分析平臺(tái)云間四大應(yīng)用系統(tǒng)，總用戶超過一萬人。為支持BI平臺(tái)的快速高效工作，中原銀行搭建了完整的數(shù)據(jù)平臺(tái)。其中，該平臺(tái)的存儲(chǔ)計(jì)算層分為數(shù)據(jù)湖、離線數(shù)倉與實(shí)時(shí)數(shù)倉三部分，由實(shí)時(shí)數(shù)倉對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，輔助進(jìn)行實(shí)時(shí)決策。隨著用戶的增加，基于原有的數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)，僅能支持T+1小時(shí)級(jí)別的準(zhǔn)實(shí)時(shí)報(bào)表，難以滿足銀行在客戶分析、風(fēng)控管理等場景下的實(shí)時(shí)查詢與分析需求。此外，原有數(shù)據(jù)平臺(tái)流批鏈路復(fù)雜，運(yùn)維成本高，且實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與離線數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)并不統(tǒng)一，存在冗余，造成存算資源的浪費(fèi)。

為了提高數(shù)據(jù)平臺(tái)的查詢效率，深入挖掘?qū)崟r(shí)數(shù)據(jù)的價(jià)值，提升實(shí)時(shí)響應(yīng)能力，中原銀行調(diào)研了市面上兩款主流OLAP數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，發(fā)現(xiàn)ClickHouse在單表查詢和大寬表查詢表現(xiàn)優(yōu)秀，查詢延遲也比較低，但是Join性能較差，且不易維護(hù)；StarRocks在固化查詢和靈活分析性能表現(xiàn)不錯(cuò)，多表查詢性能也比較優(yōu)秀，而且同時(shí)支持實(shí)時(shí)與離線導(dǎo)入分析場景。與此同時(shí)，StarRocks具有流批一體、向量化執(zhí)行、運(yùn)維簡單、查詢效率高、兼容性好且能夠滿足高并發(fā)查詢要求等六大優(yōu)勢，恰好滿足了中原銀行構(gòu)建極速統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析架構(gòu)的業(yè)務(wù)需求。

（中原銀行基于StarRocks的實(shí)時(shí)數(shù)倉建設(shè)）

目前，中原銀行使用StarRocks完成了固定報(bào)表遷移、知秋系統(tǒng)改造與實(shí)時(shí)數(shù)倉建設(shè)，極大提高了銀行的數(shù)據(jù)導(dǎo)入、查詢與分析效率。遷移完成后，固定報(bào)表查詢效率提升為原來的2.7倍，所需時(shí)間下降到3秒以內(nèi)；原耗時(shí)排行top10的報(bào)表，查詢效率優(yōu)化了10倍以上，同時(shí)還實(shí)現(xiàn)了自助客戶行為分析。更值得一提的是，實(shí)時(shí)數(shù)倉架構(gòu)將中原銀行的離線數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行了統(tǒng)一，極大減少了數(shù)據(jù)的冗余，同時(shí)支持秒級(jí)的導(dǎo)入與查詢，提高了業(yè)務(wù)的時(shí)效性和多樣性。 

目前，中原銀行使用StarRocks完成了固定報(bào)表遷移、知秋系統(tǒng)改造與實(shí)時(shí)數(shù)倉建設(shè)，極大提高了銀行的數(shù)據(jù)導(dǎo)入、查詢與分析效率。遷移完成后，固定報(bào)表查詢效率提升為原來的2.7倍，所需時(shí)間下降到3秒以內(nèi)；原耗時(shí)排行top10的報(bào)表，查詢效率優(yōu)化了10倍以上，同時(shí)還實(shí)現(xiàn)了自助客戶行為分析。更值得一提的是，實(shí)時(shí)數(shù)倉架構(gòu)將中原銀行的離線數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行了統(tǒng)一，極大減少了數(shù)據(jù)的冗余，同時(shí)支持秒級(jí)的導(dǎo)入與查詢，提高了業(yè)務(wù)的時(shí)效性和多樣性。

（中原銀行基于StarRocks的業(yè)務(wù)價(jià)值提升）

眾安保險(xiǎn)是中國首家互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)公司，不設(shè)任何分支機(jī)構(gòu)，完全通過互聯(lián)網(wǎng)展業(yè)。截至2021年底，眾安保險(xiǎn)服務(wù)超過5億用戶，累計(jì)出具約427億張保單。

眾安專注于應(yīng)用新技術(shù)重塑保險(xiǎn)價(jià)值鏈。在“保險(xiǎn)+科技”雙輪驅(qū)動(dòng)下，眾安將自身沉淀的保險(xiǎn)科技能力和先進(jìn)的商業(yè)模式向行業(yè)輸出，將數(shù)據(jù)作為支撐整體數(shù)字化路徑的基石，從看見到預(yù)見、從名單到客戶、從運(yùn)營到創(chuàng)新，每一個(gè)環(huán)節(jié)和每一次升級(jí)都離不開數(shù)據(jù)賦能。

（眾安保險(xiǎn)的數(shù)字化路徑）

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程中，多場景融合的精細(xì)化分析是數(shù)字化轉(zhuǎn)型破局的關(guān)鍵，但眾安遇到了一些困難，包括單一場景分析遭遇瓶頸、多場景數(shù)據(jù)分散嚴(yán)重和數(shù)據(jù)能力缺乏向業(yè)務(wù)層拓展。針對(duì)這些問題，眾安建立了“集智平臺(tái)”。目前在眾安保險(xiǎn)內(nèi)部各業(yè)務(wù)線和部門，超過3000人都在使用集智平臺(tái)，平均日活可達(dá)2000+。

集智上線后采?的是 ClickHouse，但隨著使?平臺(tái)的?戶?漸增多，業(yè)務(wù)?需要查詢的數(shù)據(jù)量也越來越?，業(yè)務(wù)場景變得復(fù)雜后，很多特定場景 ClickHouse 的表現(xiàn)都不夠理想：在多并發(fā)場景的查詢性能下降嚴(yán)重、多表關(guān)聯(lián)查詢性能?佳、排查運(yùn)維成本較?、需要借助第三方工具等。針對(duì)實(shí)時(shí)場景，集智平臺(tái)在使? ClickHouse 的 Replacing 引擎中也遇到了查詢慢、不?持?jǐn)?shù)據(jù)的刪除、只能對(duì)同一分?上同一分區(qū)的數(shù)據(jù)去重等痛點(diǎn)。

（眾安保險(xiǎn)集智平臺(tái)介紹）

基于以上情況，集智平臺(tái)需要進(jìn)行新的 OLAP 技術(shù)選型。經(jīng)過選型評(píng)測發(fā)現(xiàn)，StarRocks支持高并發(fā)，部分場景可支持高達(dá)1萬以上的QPS，TP99可以控制在1秒以內(nèi)。StarRocks通過CBO優(yōu)化，可以自動(dòng)選擇性能最優(yōu)的查詢計(jì)劃，多表關(guān)聯(lián)性能的表現(xiàn)也更好。

因此，眾安保險(xiǎn)在集智平臺(tái)引入了 StarRocks，支撐理賠風(fēng)險(xiǎn)洞察、精細(xì)化運(yùn)營分析、營銷實(shí)時(shí)效果追蹤等方面的應(yīng)用，賦能戰(zhàn)略決策人員、財(cái)務(wù)企劃人員、營銷管理人員、數(shù)據(jù)運(yùn)營人員、數(shù)據(jù)分析人員。為了提升集智在查詢加載方面的性能，同時(shí)將StarRocks極速查詢及高并發(fā)相關(guān)能力更好地賦能給業(yè)務(wù)，集智在產(chǎn)品側(cè)深度集成了StarRocks，用戶可以在平臺(tái)上快速完成一站式的統(tǒng)一實(shí)時(shí)看板搭建。

通過引入StarRocks，眾安保險(xiǎn)集智平臺(tái)解決了極速查詢和高并發(fā)等數(shù)據(jù)問題，提升了集智平臺(tái)整體的數(shù)據(jù)支持能力和市場競爭力。以保險(xiǎn)產(chǎn)品中線上渠道投放場景為例，當(dāng)保險(xiǎn)產(chǎn)品開始對(duì)外發(fā)售前后，市場人員會(huì)將產(chǎn)品投放到多個(gè)渠道進(jìn)行推廣曝光，通過經(jīng)營的核心報(bào)表實(shí)時(shí)核算每個(gè)渠道的投放成本以及其對(duì)應(yīng)的ROI，根據(jù)數(shù)據(jù)表現(xiàn)情況實(shí)時(shí)調(diào)整投放策略，控制渠道營銷流程中的獲客單價(jià)和投放費(fèi)用。因此數(shù)據(jù)反饋的快慢也會(huì)決定業(yè)務(wù)人員在定位問題、調(diào)整策略等事件上是否占據(jù)最佳時(shí)機(jī)。

通過中原銀行、眾安保險(xiǎn)這兩個(gè)案例可以看到，作為新一代極速全場景MPP數(shù)據(jù)庫，StarRocks 具有可伸縮性、高可用、高性能、優(yōu)秀的性價(jià)比等優(yōu)勢，在提升企業(yè)的業(yè)務(wù)價(jià)值方面深具潛力。

極速統(tǒng)一3.0 助力數(shù)據(jù)要素價(jià)值充分釋放

大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施已不鮮見，而金融行業(yè)在實(shí)踐層面一直走在行業(yè)前列，它們在數(shù)據(jù)湖、融合數(shù)倉等典型的技術(shù)場景不斷探索，逐步將先進(jìn)的大數(shù)據(jù)生態(tài)技術(shù)應(yīng)用到風(fēng)險(xiǎn)控制、運(yùn)營管理、信貸查詢、信用卡征信和財(cái)務(wù)分析等業(yè)務(wù)場景。

比如中國銀行就于2021年投產(chǎn)上線數(shù)據(jù)湖平臺(tái)，希望為中國銀行統(tǒng)一數(shù)據(jù)分析層、展現(xiàn)層、數(shù)據(jù)沙箱等探索提供平臺(tái)支撐，以及沉淀和深度挖掘全行數(shù)據(jù)資產(chǎn)。中國建設(shè)銀行則早早把數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖作為數(shù)據(jù)底座，不同于不少企業(yè)基于Hadoop體系的湖倉建設(shè)，通過一體化架構(gòu)設(shè)計(jì)、一體化湖倉直訪、一體化數(shù)據(jù)視圖、一體化資產(chǎn)管理，形成了具有自身特色的湖倉技術(shù)體系。

通過對(duì)金融、游戲、制造等行業(yè)的深入洞察和技術(shù)共創(chuàng)，過去一年， StarRocks 不斷打磨產(chǎn)品的功能、性能、穩(wěn)定性，修改了 80 多萬行代碼，發(fā)布了近 50 個(gè)版本。而在今年 9 月的 StarRocks Summit Asia 2022 上，StarRocks 社區(qū)正式發(fā)布了StarRocks 極速數(shù)據(jù)湖分析，開啟極速統(tǒng)一3.0時(shí)代。

（StarRocks 2.4 在 SSB單表、SSB多表、TPC-H三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)測試集下，相比于去年同期，性能提升了50%-80%。在物化視圖、資源隔離、Query Cache、自動(dòng)化數(shù)據(jù)分布、導(dǎo)入優(yōu)化等各個(gè)核心功能均有重大突破）

StarRocks 認(rèn)為，極速數(shù)據(jù)湖分析就是為用戶提供性能堪比數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)湖分析。在整個(gè)架構(gòu)層面，當(dāng)前StarRocks 的數(shù)據(jù)湖分析已經(jīng)具備了存算分離、彈性伸縮的能力。在存儲(chǔ)層，數(shù)據(jù)支持按照Apache Hive、Apache Iceberg、Apache Hudi等主流表格式維護(hù)在對(duì)象存儲(chǔ)之上。在計(jì)算層，從查詢生命周期來說，StarRocks的無狀態(tài)計(jì)算節(jié)點(diǎn)compute node，已經(jīng)可以負(fù)責(zé)從掃描到聚合的全部計(jì)算任務(wù)；在控制層，F(xiàn)E 統(tǒng)一接入各類主流數(shù)據(jù)湖的元數(shù)據(jù)，并對(duì)湖上查詢請(qǐng)求進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度和規(guī)劃。用戶通過StarRocks進(jìn)行數(shù)據(jù)湖分析，一方面能夠享受存算分離、彈性伸縮等前沿技術(shù)帶來的降本增效，另一方面，無需數(shù)據(jù)導(dǎo)入即可享受到堪比數(shù)倉分析的極速性能體驗(yàn)，更加敏捷地從數(shù)據(jù)湖中獲取靈感和洞見，驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長。

人民銀行今年發(fā)布的《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022-2025年）》中提出了八大重點(diǎn)任務(wù)，明確到2025年，金融科技整體水平與核心競爭力實(shí)現(xiàn)跨越式提升，數(shù)據(jù)要素價(jià)值充分釋放、數(shù)字化轉(zhuǎn)型高質(zhì)量推進(jìn)、金融科技治理體系日臻完善、關(guān)鍵核心技術(shù)應(yīng)用更為深化、數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)更加先進(jìn)。其中，數(shù)據(jù)庫一直是金融行業(yè)持續(xù)創(chuàng)新的重點(diǎn)領(lǐng)域，涌現(xiàn)出了大批的熱點(diǎn)技術(shù)和產(chǎn)品。而數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品無論選擇哪條技術(shù)路線，目的都是要滿足高可用容災(zāi)、數(shù)據(jù)一致性、業(yè)務(wù)連續(xù)性和系統(tǒng)可擴(kuò)展等方面的要求。

面對(duì)金融級(jí)高要求，基于“極速統(tǒng)一”的數(shù)據(jù)分析新范式打造出的MPP數(shù)據(jù)庫StarRocks，可以全面提升數(shù)據(jù)處理和分析的性能，將復(fù)雜分散的既有架構(gòu)融合為簡單一致的嶄新架構(gòu)。相信隨著金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的持續(xù)加速，StarRocks必將應(yīng)對(duì)更多的復(fù)雜查詢、高并發(fā)、實(shí)時(shí)分析等場景，幫助用戶實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值最大化。