?百年未有之大變局給我國各行各業帶來前所未有的機遇和挑戰。在新一代數字技術推動下，全球加速邁進數字經濟時代 ， 數據成為關鍵生產要素 。我國金融行業正在積極開展數字化轉型，研發和運維都面臨高標準嚴要求的銀行業也身處這場浪潮之中。在IT基礎設施中起著重要作用的數據庫正面臨技術選型決策。本文結合筆者十多年的金融業工作經驗，淺析金融行業國產數據庫選型所面臨的難點。

一、思維認識層面

從八十年代微機單體應用，到九十年代縣域、省域集中，再到新世紀的全國數據大集中，IOE在金融行業的基礎架構領域具有不可撼動的統治地位。主機、小型機、DB2 、Oracle等產品良好的軟件質量，和IBM、甲骨文等公司成熟的技術服務體系，給伴著金融行業快速發展的IT人留下了深深的烙印。隨著時代發展，國產數據庫需要走入金融同業時，大家潛意識中總將國外成熟產品和國內快速成長產品進行無形比對，對國內產品總有各種不滿和抱怨。由于二者發展階段不相同，就此進行比較稍微不公平。一方面，選用國產數據庫是我國發展大勢所趨，是時代的選擇。另一方面，我行龐大的人口基數和成熟的電子支付行業，給國內外產品都帶來巨大挑戰，但國內產品具有更貼近業務場景和靈活快速發展的優勢，未來潛力很多大。所以，在思維意識上正確認識產品發展階段及其國際國內環境，及時調整心態和觀點，是一切工作的前提。

二、產品研發質量

目前自詡為開發分布式數據庫產品的國內廠商已有上百家，但以互聯網大廠為主的一線廠商卻屈指可數。隨著我國電子商務的迅猛發展，當面臨Oracle難以解決大數據量的場景和高昂的商業許可費用時，一線大廠開始以“開源數據庫+分庫分表”的方式對大數據量進行“分而治之”。“快速響應市場需求”的理念植根于互聯網公司基因中，這使得分布式數據庫發展多以本公司業務需求為主導，而非以研發產品為理念。這與國外同類產品成熟的研發品控體系存在多個方面差異。比如：

1）有些產品規劃只有一年甚至更短，產品功能隨時調整，甚至因產品線負責人的更換而發生重大調整；

2）產品內部測試不充分，在客戶現場多次出現初級測試錯誤；

3）產品經理具備良好的互聯網思維，但缺少對金融行業的深度理解。

一線大廠的產品質量尚且如此，二三線廠商的情況就可想而知。近年來，超大型國有銀行在分布式數據庫產品領域的實踐表明，大部分廠商正在探索建立成熟的產品研發體系，這直接影響了產品質量。

三、產品售后服務

一線大廠起初多為滿足自身發展需求而研發產品，后因出現社會商機而對外輸出產品。靠 2 C業務發展起來的互聯網公司，在提供 2 B服務時面臨了巨大的挑戰。他們在2C方面展現出的強勢思維間接影響了2B服務的思維模式。比如：

1）產品線因負責人更換而發生重大調整時，不顧及已合作客戶的使用現狀，使得甲方陷入被動；

2）由于當前國內產品都處于快速發展期，在面臨甲方和公司內部需求沖突時，廠商在甲方投入的人力保障、研發計劃等可能會優先保障公司業務；

3）一線大廠績效考核具有較高時效性，與金融行業商業費用支付延遲的情況匹配度不高，從而導致部分廠商支持積極性會下降。

總之，一線大廠的服務理念尚未完全匹配金融行業現狀，這也導致甲方在將其與國外廠商對比時滿意度下降。

四、市場成熟案例

國內金融行業技術選型一般遵循同業可比的理念。數據庫產品尚未完全成熟，所以，國有大型銀行在重要業務場景進行小心翼翼的探索和求證，難以放心使用。這也致使市場缺少真正標桿性的成熟案例。雖然有些中小銀行使用國產數據庫完成了核心系統替代，但其業務量、并發量等技術參考指標對大型銀行重要業務場景的參考借鑒意義不大。鑒于監管部門的嚴格要求、核心系統的重要性等，各家大型銀行正在結合本行特色在摸索中前進，去做一項給“飛行中的客機更換發動機”的挑戰性工作。

五、技術體系轉型

目前在金融業發揮核心作用的基礎架構體系主要以IOE為主。隨著數字化轉型，技術體系轉換面臨著國芯、操作系統、開發語言、中間件、數據庫等多層面、多維度的軟硬件更換挑戰，同時，還面臨云計算環境中系統架構、設計理念、研發工藝和工具、標準規范等一系列重大調整。從技術到流程的打磨和成熟，需要經過項目歷練。數據庫在其中扮演重要角色，對架構師、研發人員、運維人員都帶來了技能轉型的要求。企業在人才市場難以找到技能全面匹配的優秀候選人，內部培養的模式也難以短期奏效，這些給技術轉型帶來重大挑戰。

金融行業的分布式數據庫選型是大勢所趨，是時代發展要求。很多公司在選型時糾結產品的技術路線、功能性能等技術細節。殊不知，技術選型面臨的很多問題，都是由于思維意識、產品研發質量、產品售后服務等深層次原則造成的。隨著各款數據庫在越來越多的金融場景中使用，相信不久的未來，會出現很多大數據量、高并發等復雜業務場景下的成熟案例。?