2025年区域性银行核心数据库转型实践白皮书-.pptxVIP

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在金融行业加速变革的当下，区域银行在我国金融体系中占据着重要地位。其地域性特点使得区域银行的业务模式通常相对集中，虽然随着市场需求的变化，部分区域银行已开始向外拓展业务，进入其他地域市场，业务体量也不断上升，但其整体用户量和交易频繁程度与大型全国性银行仍有差距。例如，单一小微企业贷款服务的数据量通常在10TB以内，这与大型银行在同类业务中处理的数据量相比有一定差距。

此外，区域银行的客户基础主要集中在本地企业和个人客户，其业务虽然更贴近客户，但非结构化特点突出（如农产品收成、商户流水等），且数据通常分布在不同的政府部门，缺乏相对规范的财务数据。因此，尽管这些银行在服务本地客户方面具备优势，但其业务的多样性和复杂性相对较低，导致数据生成速度也相对缓慢。在可预见的未来几年中，区域银行的数据量趋向平稳，预计不会出现大幅增长，主要受限于市场需求和客户群体的规模。

当前在数据库创新的时代背景下，国有大行、股份制银行核心业务已陆续完成创新改造，为匹配创新目标，区域银行正大力加速数据库创新改造。区域银行积极进行数据库转型创新，一方面是出于自身安全可控的考量，降低对单一技术的依赖；另一方面，也是顺应金融科技发展趋势，提升自身技术实力的契机。;·上限容量有限，一般来说集中式数据库单库的数据量在40TB-100TB。该能力满足大多数核心交易业务的诉求，但较难应对更高容量的敏态应用或者历史数据量很大的交易库场景。

·上限性能有限：高并发读写集中在一台机器上，可能成为系统的瓶颈，性能规格在100万tpmC。

集中式数据库的典型代表有：MySQL,PostgreSQL,Oracle,SQLServer，openGauss，GaussDB集中式。

分布式数据库将数据拆分多分片分散存储在多个服务器（节点）上，这些节点通过网络连接协同工作，通过增加机器数量来扩展。其特点为在架构上采用多节点集群方式，数据被分片（Sharding）存储在不同的节点上，通过扩展分片和服务器节点来提升整体性能和容量。分布式数据库的优势主要为以下几个方面：

·扩展能力，分布式数据库理论上可以通过不断增加分片和节点来线性提升系统的存储容量和处理能

力。

·高可用性与容错性：数据通常有多个副本存放在不同节点上，单个或多个节点故障不会导致整个服务宕机，自动故障恢复能力强。

·高并发性能：将负载分散到多个节点上，可应对极高的并发读写请求。

分布式数据库的缺点主要为以下几个方面：

·复杂性高，引入了协调节点、数据节点、事务节点、管理节点等各类节点。部署、运维、监控和故障诊断的难度增加。

·一致性挑战大，在分布式环境下，强一致性会严重影响性能。因此很多分布式数据库采用最终一致性（BASE理论），可能读到旧数据，需要应用层处理一致性问题。

·跨节点的分布式事务访问时延开销大，甚至有些数据库直接不支持或支持得很差。

·单笔交易来看，时延较大，分布式数据库节点间需要频繁跨节点转发，增加了协调/代理节点-数据节点的转发，网络延迟和稳定性对数据库性能影响较大。

分布式数据库的典型代表为：TiDB、OceanBase、TDSQL、GoldenDB、GaussDB分布式。

基于集中式数据库和分布式数据库在架构上的差异，区域性银行需结合业务特点来进行数据库的技术路线选型。主要考察的业务指标如下：

1）数据一致性。应用要求强一致性的（如：核心交易系统、银行账户系统）建议选择集中式数据库。应用可以接受最终一致性的（如：社交网络点赞、评论、用户画像）可选择分布式数据库。

2）基于数据容量和性能评估，数据容量40TB，评估性能大小，普遍没触及集中部署的性能瓶颈，建议选择集中式数据库，数据量40TB可考虑选用数据库分布式部署，或者通过对应用进行单元化拆分，对应的数据库子库采用集中式部署。;数据库系统的架构选择一直是企业技术决策中的核心问题，尤其是存算一体与存算分离两种架构模式的抉择。随着数据规模的爆炸式增长和业务需求的日益复杂，这一选择变得尤为关键。

从历史演进角度看，数据库架构经历了多次存算一体与存算分离的反复。早期的IT系统由于体量小，多以存算一体为主，1961年通用电气公司开发的第一款数据库管理系统IDS（IntegratedDataStore，集成数据存储），只能运行在通用电气的主机上，且只有一个文件存储在本地盘上，由本机的CPU、内存依据手工编码的指令来读写。当时的数据库属于高端应用，和各种大型机、中型机紧密绑定在一起，数据量也相对较小（如当时银行信贷管理系统的数据量只有10GB左右），使用大型机的本地存储空间绰绰有余。

随着互联网技术的兴起，数据库系统的数据量开始激增，传统的单机数据库服务器无法满足不断增长的大