數(shù)據(jù)庫作為金融信息系統(tǒng)的核心基礎設施，歷經(jīng)數(shù)十年發(fā)展，為金融行業(yè)轉型升級提供了有力的技術支撐。同時，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，也是對數(shù)據(jù)庫技術依賴度最高、要求最嚴格的市場。

據(jù)統(tǒng)計，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%，運營商8.9%。IDC 預測， 2024 年全球數(shù)倉的市場規(guī)模將達到 297 億美元，2019-2024 年的年復合增長率將達到12%，其中云上的數(shù)倉市場規(guī)模將達到 181 億美元，2019-2024 年的 CAGR 將達到 25.3%。預計 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)平臺軟件市場規(guī)模總體為 352.9 億元，中國分析型數(shù)據(jù)庫的整體市場將達到 521.4 億元，復合增長率為 27.7%。

以往商業(yè)集中式數(shù)據(jù)庫憑借較強的功能黏性、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)。為了應對這些實際場景，近年來各金融機構紛紛進行了關于數(shù)據(jù)庫的探索，并結合金融交易場景不斷推陳出新，拉動數(shù)據(jù)庫技術的迭代發(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《金融級分布式數(shù)據(jù)庫白皮書》中指出，金融行業(yè)普遍對數(shù)據(jù)庫的安全性、可靠性、穩(wěn)定性有著全行業(yè)最為嚴苛的要求，因此，滿足金融行業(yè)需求的金融級數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品幾乎成為所有行業(yè)中的標桿。報告認為，金融級分布式數(shù)據(jù)庫是能夠滿足金融級要求的高可用、高性能、低成本、線性水平擴展、企業(yè)級安全、便捷性運維的分布式數(shù)據(jù)庫。

在眾多金融級分布式數(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)機事務處理OLTP（On-line Transaction Processing）、聯(lián)機分析處理OLAP（On-line Analytical Processing）。OLTP是傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫的主要應用，主要是基本的、日常的事務處理，例如銀行交易。OLAP是數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的主要應用，支持復雜的分析操作，側重決策支持，并且提供直觀易懂的查詢結果。

可見，OLAP數(shù)據(jù)庫擁有高性能、可擴展、高可用和高容錯等特性，因此在金融行業(yè)的應用規(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)務延伸，有力支撐著金融行業(yè)的數(shù)字化轉型。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、金融機構及城商行的核心業(yè)務系統(tǒng)中投入使用并穩(wěn)定運行，滿足了金融行業(yè)核心業(yè)務系統(tǒng)對數(shù)據(jù)庫的要求。

接下來我們來看兩個實際案例，希望能為更多金融行業(yè)用戶的轉型帶來借鑒和參考價值。

中原銀行和眾安保險邁入極速統(tǒng)一時代

中原銀行是河南省唯一一家分支機構網(wǎng)點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)務不斷擴張、數(shù)據(jù)量的高速增長以及業(yè)務邏輯復雜程度的不斷提升，中原銀行需要快速響應客戶需求，為其提供更加精準的服務，同時借助實時數(shù)據(jù)進行客戶洞察，幫助銀行業(yè)務人員做出業(yè)務決策，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，該平臺分為客戶行為分析系統(tǒng)知秋、一站式報表平臺魯班、一站式大屏平臺鴻圖和自助分析平臺云間四大應用系統(tǒng)，總用戶超過一萬人。為支持BI平臺的快速高效工作，中原銀行搭建了完整的數(shù)據(jù)平臺。其中，該平臺的存儲計算層分為數(shù)據(jù)湖、離線數(shù)倉與實時數(shù)倉三部分，由實時數(shù)倉對實時數(shù)據(jù)進行處理，輔助進行實時決策。隨著用戶的增加，基于原有的數(shù)據(jù)平臺架構，僅能支持T+1小時級別的準實時報表，難以滿足銀行在客戶分析、風控管理等場景下的實時查詢與分析需求。此外，原有數(shù)據(jù)平臺流批鏈路復雜，運維成本高，且實時數(shù)據(jù)與離線數(shù)據(jù)的存儲并不統(tǒng)一，存在冗余，造成存算資源的浪費。

為了提高數(shù)據(jù)平臺的查詢效率，深入挖掘實時數(shù)據(jù)的價值，提升實時響應能力，中原銀行調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；StarRocks在固化查詢和靈活分析性能表現(xiàn)不錯，多表查詢性能也比較優(yōu)秀，而且同時支持實時與離線導入分析場景。與此同時，StarRocks具有流批一體、向量化執(zhí)行、運維簡單、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建極速統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析架構的業(yè)務需求。

（中原銀行基于StarRocks的實時數(shù)倉建設）

目前，中原銀行使用StarRocks完成了固定報表遷移、知秋系統(tǒng)改造與實時數(shù)倉建設，極大提高了銀行的數(shù)據(jù)導入、查詢與分析效率。遷移完成后，固定報表查詢效率提升為原來的2.7倍，所需時間下降到3秒以內(nèi)；原耗時排行top10的報表，查詢效率優(yōu)化了10倍以上，同時還實現(xiàn)了自助客戶行為分析。更值得一提的是，實時數(shù)倉架構將中原銀行的離線數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)進行了統(tǒng)一，極大減少了數(shù)據(jù)的冗余，同時支持秒級的導入與查詢，提高了業(yè)務的時效性和多樣性。 

目前，中原銀行使用StarRocks完成了固定報表遷移、知秋系統(tǒng)改造與實時數(shù)倉建設，極大提高了銀行的數(shù)據(jù)導入、查詢與分析效率。遷移完成后，固定報表查詢效率提升為原來的2.7倍，所需時間下降到3秒以內(nèi)；原耗時排行top10的報表，查詢效率優(yōu)化了10倍以上，同時還實現(xiàn)了自助客戶行為分析。更值得一提的是，實時數(shù)倉架構將中原銀行的離線數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)進行了統(tǒng)一，極大減少了數(shù)據(jù)的冗余，同時支持秒級的導入與查詢，提高了業(yè)務的時效性和多樣性。

（中原銀行基于StarRocks的業(yè)務價值提升）

眾安保險是中國首家互聯(lián)網(wǎng)保險公司，不設任何分支機構，完全通過互聯(lián)網(wǎng)展業(yè)。截至2021年底，眾安保險服務超過5億用戶，累計出具約427億張保單。

眾安專注于應用新技術重塑保險價值鏈。在“保險+科技”雙輪驅動下，眾安將自身沉淀的保險科技能力和先進的商業(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，從看見到預見、從名單到客戶、從運營到創(chuàng)新，每一個環(huán)節(jié)和每一次升級都離不開數(shù)據(jù)賦能。

（眾安保險的數(shù)字化路徑）

在數(shù)字化轉型的進程中，多場景融合的精細化分析是數(shù)字化轉型破局的關鍵，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)分散嚴重和數(shù)據(jù)能力缺乏向業(yè)務層拓展。針對這些問題，眾安建立了“集智平臺”。目前在眾安保險內(nèi)部各業(yè)務線和部門，超過3000人都在使用集智平臺，平均日活可達2000+。

集智上線后采?的是 ClickHouse，但隨著使?平臺的?戶?漸增多，業(yè)務?需要查詢的數(shù)據(jù)量也越來越?，業(yè)務場景變得復雜后，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重、多表關聯(lián)查詢性能?佳、排查運維成本較?、需要借助第三方工具等。針對實時場景，集智平臺在使? ClickHouse 的 Replacing 引擎中也遇到了查詢慢、不?持數(shù)據(jù)的刪除、只能對同一分?上同一分區(qū)的數(shù)據(jù)去重等痛點。

（眾安保險集智平臺介紹）

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

因此，眾安保險在集智平臺引入了 StarRocks，支撐理賠風險洞察、精細化運營分析、營銷實時效果追蹤等方面的應用，賦能戰(zhàn)略決策人員、財務企劃人員、營銷管理人員、數(shù)據(jù)運營人員、數(shù)據(jù)分析人員。為了提升集智在查詢加載方面的性能，同時將StarRocks極速查詢及高并發(fā)相關能力更好地賦能給業(yè)務，集智在產(chǎn)品側深度集成了StarRocks，用戶可以在平臺上快速完成一站式的統(tǒng)一實時看板搭建。

通過引入StarRocks，眾安保險集智平臺解決了極速查詢和高并發(fā)等數(shù)據(jù)問題，提升了集智平臺整體的數(shù)據(jù)支持能力和市場競爭力。以保險產(chǎn)品中線上渠道投放場景為例，當保險產(chǎn)品開始對外發(fā)售前后，市場人員會將產(chǎn)品投放到多個渠道進行推廣曝光，通過經(jīng)營的核心報表實時核算每個渠道的投放成本以及其對應的ROI，根據(jù)數(shù)據(jù)表現(xiàn)情況實時調整投放策略，控制渠道營銷流程中的獲客單價和投放費用。因此數(shù)據(jù)反饋的快慢也會決定業(yè)務人員在定位問題、調整策略等事件上是否占據(jù)最佳時機。

通過中原銀行、眾安保險這兩個案例可以看到，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)秀的性價比等優(yōu)勢，在提升企業(yè)的業(yè)務價值方面深具潛力。

極速統(tǒng)一3.0 助力數(shù)據(jù)要素價值充分釋放

大數(shù)據(jù)技術應用于企業(yè)級數(shù)據(jù)基礎設施已不鮮見，而金融行業(yè)在實踐層面一直走在行業(yè)前列，它們在數(shù)據(jù)湖、融合數(shù)倉等典型的技術場景不斷探索，逐步將先進的大數(shù)據(jù)生態(tài)技術應用到風險控制、運營管理、信貸查詢、信用卡征信和財務分析等業(yè)務場景。

比如中國銀行就于2021年投產(chǎn)上線數(shù)據(jù)湖平臺，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支撐，以及沉淀和深度挖掘全行數(shù)據(jù)資產(chǎn)。中國建設銀行則早早把數(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，通過一體化架構設計、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體系。

通過對金融、游戲、制造等行業(yè)的深入洞察和技術共創(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時代。

（StarRocks 2.4 在 SSB單表、SSB多表、TPC-H三個標準測試集下，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、自動化數(shù)據(jù)分布、導入優(yōu)化等各個核心功能均有重大突破）

StarRocks 認為，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。在整個架構層面，當前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。在存儲層，數(shù)據(jù)支持按照Apache Hive、Apache Iceberg、Apache Hudi等主流表格式維護在對象存儲之上。在計算層，從查詢生命周期來說，StarRocks的無狀態(tài)計算節(jié)點compute node，已經(jīng)可以負責從掃描到聚合的全部計算任務；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)，并對湖上查詢請求進行統(tǒng)一調度和規(guī)劃。用戶通過StarRocks進行數(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帶來的降本增效，另一方面，無需數(shù)據(jù)導入即可享受到堪比數(shù)倉分析的極速性能體驗，更加敏捷地從數(shù)據(jù)湖中獲取靈感和洞見，驅動業(yè)務增長。

人民銀行今年發(fā)布的《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022-2025年）》中提出了八大重點任務，明確到2025年，金融科技整體水平與核心競爭力實現(xiàn)跨越式提升，數(shù)據(jù)要素價值充分釋放、數(shù)字化轉型高質量推進、金融科技治理體系日臻完善、關鍵核心技術應用更為深化、數(shù)字基礎設施建設更加先進。其中，數(shù)據(jù)庫一直是金融行業(yè)持續(xù)創(chuàng)新的重點領域，涌現(xiàn)出了大批的熱點技術和產(chǎn)品。而數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品無論選擇哪條技術路線，目的都是要滿足高可用容災、數(shù)據(jù)一致性、業(yè)務連續(xù)性和系統(tǒng)可擴展等方面的要求。

面對金融級高要求，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，將復雜分散的既有架構融合為簡單一致的嶄新架構。相信隨著金融行業(yè)數(shù)字化轉型的持續(xù)加速，StarRocks必將應對更多的復雜查詢、高并發(fā)、實時分析等場景，幫助用戶實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值最大化。