在銀行數字化轉型的過程中，客戶分析和精細化管理至關重要。在普惠金融業務中，如何對下沉的海量客戶建立數字普惠全景視圖，實現經營狀況及資產質量分析、客戶分析、產品分析、營銷分析等交互式數據分析能力，對于銀行普惠金融業務的開展起到了關鍵支撐作用。某國有大型商業銀行充分利用征信、工商、納稅、電力、司法、結算、供應鏈、政務、采購平臺、貸款信息等行內外數據，將風險指標融入客戶多維畫像信息，建立普惠金融營銷、準入、信用評價、授信、定價、貸后監測預警、催收等分析模型，實現關鍵業務指標實時報送，提供交互式數據分析。該平臺對底層數據基礎設施的實時性、高并發、穩定性和可用性等能力都提出了更高的要求。具體而言，需要解決以下需求：1） 海量異構數據的實時查詢。面對多樣復雜的客戶畫像數據，數據庫作為支撐業務用戶日常在線使用的系統，需要能夠執行行內超過200個以上標簽動態組合以及5張表以上任意條件篩選和組合的復雜查詢，達到秒級響應時間；2） 支撐高并發業務查詢場景。該銀行總共有5萬多位客戶經理提供日常對公和對私的業務服務，會不免出現同時間下的多點數據查詢需求。因此，數據庫要能夠在高并發場景下及時響應來滿足精準營銷和信貸風控的業務需要；3） 能夠穩定可靠地對外提供數據服務，滿足系統可用性級別要求。金融行業對數據一致性、系統的RPO和RTO指標、多數據中心等方面有嚴苛的要求，要保證數據不錯不漏、故障無損快速切換，提供多數據中心備災措施等。

01、基于分布式全內存數據庫RapidsDB構建數據分析平臺

為了滿足以上性能及業務需求，該銀行將借助分布式內存計算技術提升數據庫分析性能，作為重點考察方向。柏睿數據分布式全內存數據庫RapidsDB在快速部署、集群彈性、性能線性擴展、廣泛兼容、異構數據支持、海量數據計算等多方面獲得行方的高度肯定，從而在行方同類數據庫產品選型中脫穎而出。柏睿數據成立于 2014 年，是一家以數據庫為核心的“Data+AI〞數據智能基礎軟件公司，國內首家因突破數據庫核心技術而獲得國家級專精特新“小巨人”稱號的民營企業。柏睿數據作為國內掌握全內存數據庫引擎關鍵專利的企業，基于完全自主研發的全內存分布式數據庫產品體系和人工智能產品體系，打造軟硬一體化智能數據處理平臺，其產品在算力性能、智能化、安全性、標準化等關鍵技術指標上均業界領先，已為金融、政務、能源、通信、醫療等眾多行業標桿客戶提供原創性數字化轉型技術產品服務。

圖：基于分布式全內存數據庫RapidsDB構建的實時交互式數據分析平臺

柏睿分布式全內存數據庫RapidsDB在該行的普惠金融業務場景中代替了原有的“Oracle + ElasticSearch”復雜技術棧，實現極速性能提升，而且保證了金融級別的穩定可靠和高可用性。為了解決海量用戶數據實時查詢的性能問題，RapidsDB采用全內存架構避開了磁盤訪問I/O，達到更快的查詢速度；在多表關聯場景下，柏睿通過動態查詢優化、索引使用優化、join連接優化實現了多表關聯場景中更強的性能表現，達到復雜查詢的即時響應能力。為了支撐上萬名業務經理高并發的查詢需求。RapidsDB采用分布式架構，通過動態擴展應對任務執行量的增長，并且配合查詢優化器均衡分配節點負載。同時，RapidsDB通過數據結構無鎖化實現了最大程度的并發能力。針對金融級數據可靠性和可用性的要求，首先，RapidsDB在內存存儲之外還通過事務日志和定期快照不斷地將數據備份到磁盤，實現數據庫內存與持久化存儲，如Flash、SSD、HD等，協同工作來確保數據無丟失風險。其次，在集群內部可用性方面，數據節點通過成對的配置在彼此之間共享數據副本，保持數據實時同步。主備節點均可對外提供服務，如果出現任何葉的故障，RapidsDB將自動切換副本分區。在節點出現故障的情況下，RapidsDB通過將適當的副本分區升級為主分區來轉移節點故障，以便數據庫保持在線。在滿足集群內高可用的基礎上，RapidsDB還實現了跨機房數據和系統服務的高可用，支持“同城雙中心”、“兩地三中心”、“三地五中心”等金融級別的災備方案，在系統本身發生故障、應用層報錯、網絡錯誤、人為錯誤等情形下，數據庫系統均能保障良好的高可用性。

02、基于RapidsDB數據庫的數據分析平臺落地后的價值與效果

第一， 通過RapidsDB在大規模異構數據場景下的高性能表現，滿足了該銀行對多表關聯復雜查詢的需求。實現了1100億行數據、40TB大數據量下的實時查詢，支持前端SQL條件靈活組合、最多15個表join的多表復雜查詢。

第二， RapidsDB支撐了全銀行5萬名客戶經理的日常查詢服務，具備典型情況下上百個并發查詢和極端情況下4000多個并發查詢的能力，能夠充分應對業務多點并發的讀取請求，達到平均3.6秒的響應時間。
第三， RapidsDB能夠穩定可靠地運行，提供99.999%高可用的數據服務，滿足金融行業對數據庫的嚴苛要求，有效支撐了該銀行普惠金融業務的快速發展。

03、項目經驗總結

該銀行的數據分析平臺成功上線以來，柏睿數據RapidsDB分布式全內存數據庫展現了出色的性能和穩定性來支撐該銀行普惠金融業務的轉型升級。該項目的成功落地為同類型業務或者相似規模的企業提供了以下分析型數據庫的使用建議：

1） 在類似普惠金融擁有海量多元化數據沉淀，并且要求高實時性查詢的業務場景中，全內存數據庫因為運行時不需要將數據同步到物理磁盤，從而避免了磁盤I/O限制對系統性能的影響并且減少了系統維護的工作量，所以被該類型業務場景所青睞。因此，對于數據存取效率要求較高的系統，全內存數據庫可以比主要利用磁盤存取的數據庫發揮更大的性能作用。
2）在類似國有銀行員工數量眾多、內部組織架構復雜的大型企業中，通常有大量業務人員同時進行日常查詢操作來保證業務正常運轉。因此，分析型數據庫需要具備分布式相關技術，通過動態擴展和平衡分配任務量支持多點并發的任務請求，保證同一時間下查詢的及時響應。