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10 月 28 日，PingCAP 资深金融解决方案架构师张希、PingCAP 资深解决方案架构师刘畅针为我们分享了分布式数据库在银行业的场景实战。
伴随着金融业务场景的多元化，对于海量数据联机交易、实时分析、批量处理等需求，传统经典数据库无力支撑。从技术自主、敏捷开发、业务连续性、效率成本等角度出发，银行持续扩大国产数据库的应用广度和深度，并逐步推动在核心系统应用落地。本次 Meetup 以国有大行和头部城商行应用场景为蓝本，分享银行不同业务场景下对分布式数据库的应用实践。
精
彩
概
览
HTAP 数据库在国有大行
规模化数据服务场景的应用实践
场景功能/非功能需求
客户业务场景痛点分析
技术维度：
● 整体竖井式构建，数据链路冗长，数据治理、血缘管理难度大
● 技术栈复杂，多种异构数据库大容量水平扩展、多维度访问、混合负载能力欠缺，需要组合使用
● 数据重叠度大，资源浪费严重
业务维度：
● 数据完整度/准确度不足
● 统计口径不一
● 数据时效性不高
● 查询周期和跨度偏短
● 新需求迭代效率低
基于 TiDB 的整体解决方案
基于 TiDB 整合了原先 Oracle、MongoDB、Hive 多种异构产品，两地三中心部署架构满足行方最高等级系统的高可用和双活要求。
数据汇聚层：基于 HTAP 数据库的弹性扩展和高并发写入能力，支持海量交易数据的实时汇聚、和离线加载；
数据加工层：基于 HTAP 数据库的动态数据路由、原生分布式事务能力，结合流程引擎、无锁化逻辑分槽、窗口/水位管理等机制，实现了具备多源关联、数据标准化、标签处理的流式计算框架。基于 HTAP 数据库的行列混合、MPP 能力，实现了同集群内数十亿级数据的聚合分析、及指标结果的高并发访问，避免了 ETL；
数据服务层：利用 HTAP 数据库的多维度数据访问能力，面向全行内部、外部、合作伙伴提供不同维度、灵活条件的高并发 T+0 数据查询、分析、推送、下发等综合服务。
应用成效
年中已完成单轨运行，采用全量+多次增量迁移的方式实现了平滑切换，如同“空中换引擎”支撑了海量数据的弹性存储和混合负载，整体架构维护成本更低，业务上实现了超 10 年的永久查询和单次跨度 5 年的大范围多维度查询及实时分析。
北京银行 TiDB 分布式数据库场景解析
北京银行分布式关键业务系统建设方向
随着北京银行的业务拓展，与互联网相关的业务发展有着新的特性，集中式数据库已无法完全满足当前的业务架构。其应用架构应遵循微服务、中台化、单元化的设计理念，之后将会由分布式数据库来逐渐承载银行核心业务与核心系统。从 2017 年开始，北京银行选择了 TiDB 数据库承载互联网业务并开始对分布式数据库进行改造。
北京银行网联应用
● 互联网业务带来的高频访问、海量数据、高并发成为常态，北京银行采用“微服务架构+分布式数据库 TiDB”方案，构建起一套支持高并发、高可用、可横向扩展的分布式核心系统；
● 该分布式核心系统对接网联支付清算平台、银联无卡快捷支付平台、金融服务互联平台、网贷业务平台等多个核心金融业务场景，实现了将分布式数据库应用于银行核心类业务场景；
● 采用两地三中心架构；
● 为了保障安全，同时建设了 TiDB 的从集群，允许非实时性的查询交易，能够放在从集群上，分担主集群压力。
北京银行理财应用
未来展望
● 业务转型
迎接互联网金融的挑战，建设以客户为中心的技术架构，稳定支撑业务发展；
● 动态维护
银行业务对服务保证要求高，充分利用分布式数据库架构优势，真正实现“0”停机的集群动态节点调整；
● 业内生态
以点带面，深入系统建设过程，总结共性问题，分享建设经验，快速推进分布式数据在业内的应用落地。
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