TiDB x 浙商银行 | 用数据驱动卓越、高效的金融服务
「我们已经用起来了」,是我们最喜欢听到的话,简简单单几个字的背后代表着沉甸甸的信任和托付。我们将通过「相信开放的力量」系列深度案例分享,从业务的角度,看看一个数据库为各行业用户带来的业务价值。本篇文章将介绍 TiDB 在扩展浙商银行数据架构体系能力版图的实践。
数据驱动决策
让金融服务更高效
浙商银行股份有限公司(简称“浙商银行”)是 12 家全国性股份制商业银行之一,致力于打造平台化服务银行,为客户提供开放、高效、灵活、共享、极致的综合金融服务。在英国《银行家》(The Banker) 杂志“ 2020 年全球银行 1000 强”榜单中,按一级资本和总资产计,均位列第 97 位。截至 2020 年 6 月末,浙商银行在全国 19 个省(直辖市)及香港特别行政区设立了 260 家分支机构,实现了对长三角、环渤海、珠三角以及部分中西部地区的有效覆盖。
业务挑战
随着浙商银行业务的发展和数据量的激增,国外商业数据库的数据处理和存储能力短板逐渐暴露,原有的数据架构体系不能满足新业务场景的需求。在行业政策倡导下,借鉴金融同业的使用经验,浙商银行将目光转向互联网广泛使用的分布式数据库产品,启动专项选型工作。
浙商银行的目标是寻找一款能够承载海量数据的 OLTP 型数据库,支持完整的分布式事务,提供金融级的高性能、高并发、持续高可用能力;在架构上可以弹性水平扩展,平滑地应对各类业务流量;同时具备强大的生态体系,支持连接各类数据应用生态。经过多轮竞品对比测试与应用兼容验证后,TiDB 数据库在扩展性、海量数据规模下的查询性能、事务完整性等考察项成绩领先,浙商银行选择 TiDB 分布式数据库扩展数据架构体系的能力版图。
TiDB 解决之道
电信诈骗风险事件查询系统
电信诈骗风险事件查询系统保存全国范围的电信反欺诈数据,包括交易的账户和交易金额等详细数据。系统支持对可疑的交易进行查询和监测,分析交易金额、笔数、类型、时间、频率和收付款方等特征,发现异常交易,需要及时采取交易暂停等措施或者通报公安机关。
电信反欺诈系统的单表数据规模已经超过 20 亿条,日新增数据百万条,原有的 OLAP 数据库从数据规模到业务查询性能上都无法达到业务预期。TiDB 具备弹性伸缩的能力,只需简单增加节点,整个系统的性能和吞吐能力都可以得到线性提升,支持海量结构化数据的存储和查询,SQL 查询的返回时间从几十秒缩短到几十毫秒。利用 TiDB Lightning 数据导入工具,可实现单次下发数据文件内上百万条数据记录的快速导入,满足业务的操作窗口需求。
外汇交易管理
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未来场景探索
分布式实时 ODS
互联网查询交易
为什么选择 TiDB?
与客户同行,相信开放的力量
延伸阅读
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下一篇精彩案例,coming soon…
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