hxsln11的博客

证券公司的核心系统是其业务运营的技术基石，支撑着开户、交易、清算、风控、客户服务等全流程业务。如需进一步分析某家券商的具体实践（如华泰证券的云原生改造）或细分技术领域（如FPGA在极速交易中的应用），可提供更具体方向。：接收客户委托订单（股票、债券、基金、期权等），支持限价单、市价单、条件单等。自然语言处理（NLP）：研报自动摘要、智能客服（如中信证券“小信”）。：客户持仓集中度监控、两融杠杆控制、异常交易预警（如大额频繁撤单）。：整合交易、行情、客户行为数据（Hadoop+Iceberg）。

银行/保险核心系统逐步从 Oracle、Db2 迁移至 OceanBase、TiDB、GoldenDB 等国产分布式数据库。：中小型银行的非核心系统（如客户管理、渠道系统）、互联网银行业务（高并发查询）。：核心银行系统（账户管理、存款、贷款、支付清算）、联机交易处理（OLTP）。：支付宝、网商银行等互联网金融核心交易系统，支持“双十一”级别的高并发。：中小保险公司核心业务系统、内部管理系统（如HR、财务）。：银行历史数据存储、监管报表生成、客户行为分析。：银行实时风控、交易流水查询、客户画像分析。

通过分片（Sharding）和副本（Replication）实现水平扩展，支持海量数据和高并发。：通过日志（如 CDC）或双写机制保持行列数据一致性（如 TiDB 的 TiFlash）。数据常驻内存（如 SAP HANA），减少磁盘 I/O，加速事务和分析响应。对事务和分析任务进行资源隔离（如 CPU、内存分配），避免互相干扰。强实时分析需求（如金融风控）→ TiDB、SAP HANA。交易实时处理（如支付）与反欺诈分析（如用户行为模式检测）。海量数据（PB 级）→ 分布式 HTAP（如 TiDB）。

在企业实践中，HBase到关系型数据库的数据迁移确实会参考类似流程，但具体实施会根据企业规模、技术栈、数据特征等因素进行调整。

GaussDB 200 作为华为自主研发的分布式数据库，其。

GaussDB 200 的技术定位是融合创新mermaidgraph LRA[PostgreSQL 生态] --> D[GaussDB]C[Oracle 企业级特性] --> DE[云原生架构] --> DD --> F[国产化自主创新]兼容性：100% 兼容 PostgreSQL 生态性能：分布式场景比 Greenplum 快 3-5 倍扩展性：支持 1000+ 节点集群（Greenplum 通常限制在 100 节点内）对于企业选型，若需要国产化替代或混合负载支持。

参考1。

1.2查询集群信息（适用于 OceanBase 4.0 社区版）1.1查询集群节点状态。

需要一定数据量的时候测试

支持高并发（每秒万级交易）、分布式架构（云原生）、多时区多币种处理。模块化设计，灵活适配全球监管要求（如IFRS9、巴塞尔协议Ⅲ）。本地化适配成本高（需定制中国监管报表如1104、财务税务规则）。混合模式：国际厂商（如招行用Temenos） + 国内厂商定制。：国内厂商引入国际架构理念（如长亮与腾讯云合作分布式核心）。服务跨国银行（如汇丰、花旗），支持多语言、多会计准则。（如工行“ECOS”），部分模块采购厂商补充。国际厂商聚焦跨境业务（如CIPS系统对接）。国内厂商深耕场景金融（如供应链核心系统）。

**标准化与定制化结合**：核心系统的表结构通常基于行业标准（如ACID原则、金融数据模型），但会根据银行的具体需求定制。- **分层设计**：账户类、交易类、产品类等核心表由长亮设计，但外围系统（如风控、渠道）可能由其他厂商或银行自身团队参与。- **监管要求**：表设计必须符合人民银行、银保监会的规范，长亮会内置合规字段（如交易流水号、会计日期等）。1. **长亮科技的市场定位**2. **表设计的实际情况**3. **行业竞争格局**4. **银行自身角色**

OceanBase 和 GaussDB 在市场中都有很高的认可度，但它们在不同的领域和应用场景中表现出不同的优势。OceanBase 在分布式关系型数据库市场中表现更为突出，尤其是在金融、电信等行业的广泛应用和技术创新方面。GaussDB 则在金融级分布式数据库市场中占据领先地位，特别是在本地部署模式下表现强劲。两者各有优势，市场认可度都很高，但 OceanBase 的综合表现可能略胜一筹。用户的问题是关于 OceanBase 和 GaussDB 的技术特点，这需要我提供一个对比性的分析。

尽管如此，OceanBase 作为一款完全自主研发的分布式数据库，在性能、可用性和扩展性等方面都具有显著优势，已经在多个行业得到了广泛应用和认可。：华为的 GaussDB 基于 PostgreSQL 开源，这使得其在宣传上可以强调开源社区的支持和参与。而 OceanBase 是完全自主研发的，虽然在技术上具有更高的自主性和可控性，但在宣传上可能缺乏开源社区的背书。阿里可能认为，需要更多的时间和精力来教育市场，让用户更好地理解和接受 OceanBase 的优势和特点。

相关的文档支持 我感觉还是到位的。

OceanBase 数据库的认证考试分为三个等级，分别是 OBCA、OBCP 和 OBCE。

1.2.总结。

OceanBase 的分布式架构通过无共享设计、分区机制、多副本管理、Paxos 协议、两阶段提交、高可用性设计、多租户支持和高性能优化等多方面的技术实现，确保了系统在处理大规模数据和高并发请求时的高效性和可靠性。这种架构特别适合金融、电商、大数据分析等需要高可用性和强一致性的场景。

OceanBase 的架构确实比 MySQL 更复杂，但这种复杂性带来了更高的可扩展性、可用性和性能，特别适合处理大规模数据和高并发请求的场景。MySQL 则在单机性能上表现良好，但在分布式场景下需要更多的中间件支持，架构上相对简单。选择哪种数据库取决于具体的应用场景和需求。

对于新手入门 OceanBase 数据库，建议从开始学习。V4.3.5 是一个长期支持版本（LTS），具有较高的稳定性和丰富的功能，适合新手学习和实践。

1.前言2.正文OceanBase和Oracle在原理上各有特点，不能简单地说哪个更复杂。

OceanBase 还有一个活跃的开源社区，欢迎任何建议、抱怨或者反馈。您可以加入 OceanBase 的钉钉群（33254054）或微信群（OBCE666），与其他开发者交流经验，共同参与开源共建

Oracle 19c 相比于 12c 在性能、功能和安全性方面都有显著的提升。19c 引入了许多新的特性和优化，特别是在 JSON 查询性能、自动性能调优、多租户架构、数据红action功能、分布式数据库和容器化支持等方面。这些改进使得 19c 更适合现代企业的需求，能够更好地支持高并发、高可用性和高性能的数据库应用。

**性能优化**：OceanBase在性能方面已经取得了显著的成果，其分布式架构和优化的存储引擎使其在处理大规模数据和高并发场景下表现出色。- **核心技术突破**：OceanBase推动了一系列关键技术的突破创新，如自研首个“三地五中心”容灾架构，制定城市级故障自动无损容灾的新标准，实现业内首个RPO=0、RTO＜8秒的技术指标。- **生态建设**：OceanBase与多家信创技术厂商实现了产品兼容互认，涵盖了操作系统、数据库、中间件、浏览器、密码机、OFD阅读器、Ukey等软硬件信创技术服务商。

3.可以做些简单的测试了。添加这个就可以使用了。

2.服务器端网络配置。4.vmnet8配置。5.测试一个数据脚本。

是另一个开源分布式 PostgreSQL 方案，采用 Coordinator（协调节点）和 Data Node（数据节点）分离的架构，支持全局事务管理（GTM）。针对企业场景增强：金融级高可用（同城双活、异地容灾）、混合负载管理（OLTP+OLAP）、AI 优化器（基于代价的智能查询加速）等。通过全局时间戳（TSO）或两阶段提交（2PC）协议保证 ACID，而非依赖 Postgres-XL 的全局事务管理器（GTM）。（如弹性扩缩容、存算分离），而 Postgres-XL 的设计更传统。

感觉kimi 偏向总结不是推理呢

808 纪念下数字 第808篇文章

总的来说在开源社区发展出的力量和Oracle体系的竞争中，MySQL本身呈现出加速发展的趋势，或许在Oracle体系下MySQL变的更完善、更稳定、更加商业化，社区的分支版本更加开放、具备更强的关键性能，也许这两条并行的发展路径，能够创生出更加强大的新MySQL。独立性是他们远离甲骨文的原因，也是他们吸引用户和潜在代码贡献者的制胜法宝。去年对Sun的收购，让甲骨文顺利的将一个潜在的对手MySQL收入囊中，业界一片哗然，一时众说纷纭，唱衰者有之、看好者也有之，MySQL的发展前景受到各方的密切关注。

农业银行的大数据平台采用 MPP + Hadoop 混搭架构，其中 Hadoop 集群有 1500 个节点，支持海量数据的存储和处理。该平台不仅满足了农业银行的业务需求，还获得了多项行业奖项，是国内金融行业最大的数据仓库和大数据平台之一。

为了更好地把数据组织起来，我们通过内部统一的数据交换平台，把来自不同源系统的数据统一汇总到新构建的操作数据区，再进行初步的清洗加工。新的问题发现以后，会在这个闭环里面进行循环往复的修正，这就是农行的数据质量保证机制，通过这个机制能够实现数据标准管理和元数据管理的一个不断地持续改进。无论是在省域集中还是数据大集中阶段，凡是用了IBM大型机和中型机的，都是使用IBM的DB2，凡是开放平台UNIX下，都用的是Sybase ASE。此外还有一个常用技术叫分表，分表其实不算是数据库的计术，算是应用的设计方面的。

GaussDB在金融行业的广泛应用，不仅得益于其高性能、高可用、高安全的技术优势，还与国家政策的推动和信创产业的发展密切相关。通过与华为的合作，金融机构能够实现核心业务系统的分布式转型，提高数据处理效率和业务处理能力，同时降低运营成本。

华为高斯数据库（GaussDB）凭借其稳定、高效、安全等优点，已经逐渐成为众多金融机构的首选数据库产品。通过与华为的合作，这些金融机构能够实现核心业务系统的分布式转型，提高数据处理效率和业务处理能力，同时降低运营成本。

招商银行（CMB）作为中国领先的商业银行之一，其信息中心和数据仓库的建设和发展在2010年至2025年期间经历了多次重要的技术升级和业务变革。招商银行将数据湖（Data Lake）与数据仓库进行融合，构建湖仓一体（Lakehouse）架构，支持更灵活的数据存储和分析。招商银行开始将分散在各个业务系统中的数据进行集中化管理，构建企业级数据仓库（EDW），以支持全行的数据分析和决策需求。为应对数据隐私和安全挑战，招商银行引入了隐私计算和联邦学习技术，支持在保护数据隐私的前提下进行联合建模和数据分析。

实时 准实时

ClickHouse 和 Hadoop 都是大数据领域的重要技术，ClickHouse 在实时数据分析方面表现优异，而 Hadoop 在大规模数据存储和批处理方面具有显著优势。企业应根据具体需求选择合适的工具，也可以将二者结合使用，以实现更高效的数据处理与分析

主要的加工逻辑 主要写在存储过程中

微软通过这些战略收购，不仅扩展了其技术能力和市场影响力，还增强了其在多个关键领域的竞争力。这些收购使微软能够提供更全面、更强大的产品和服务，满足不断变化的市场需求。未来，微软可能会继续通过战略收购来进一步巩固其在AI、云计算、游戏和网络安全等领域的领导地位。

可以使用Visual Studio的可视化设计器创建自定义的Ribbon（功能区）或其他用户界面元素。

支付系统是用于处理资金转账和支付请求的电子系统，其核心功能是将资金从一个账户转移到另一个账户，以完成商品或服务的购买交易。常见的支付系统可以分为以下几类：### 1. **央行及金融市场支付系统**- **大额支付系统（HVPS）**：用于处理银行间或金融市场间大额资金的贷记支付，日均转移资金量巨大，是我国支付体系的核心。- **小额支付系统（BEPS）**：主要用于处理5万元以下的小额资金贷记或借记支付。- **网上支付跨行清算系统（IBPS）**：支持网上支付业务的跨行清算。- **境内外币支付