1、金融级数据库核心技术与应用巨杉数据库 郝大为SequoiaDB（巨杉数据库）中国第一款自主研发企业级分布式数据库完全自主研发，数据库引擎没有基于任何开源数据库源代码核心研发团队来自IBM北美DB2研发团队金融级分布式数据库行业认可与奖项行业认可与奖项国内首家入选Gartner数据库报告的分布式数据库唯一入选“2016硅谷大数据生态象限图”的中国公司连续两年获得美国创新媒体红鲱鱼的“全球创新企业100强”连续三年获评为美国科技媒体快公司“中国50大创新公司”中国人民银行金融电子化杂志评选的“优秀自主创新”奖；中国人民银行金融电子化杂志评选的“优秀创新技术”奖中国开源软件推进联盟（COPU）颁发的

2、“2015年度优秀开源项目”奖新一代金融级数据管理需求金融数据管理-普惠与高效 通过金融科技，为用户提供普惠金融服务，通过技术创新，更好的链接每个用户普惠金融，连接客户 通过金融科技创新，为大量无法通过传统渠道融资的实体企业提供了便利、快捷的融资渠道，补充了传统渠道无法覆盖的市场服务实体经济 大数据，人工智能等技术将大大提高工作效率提高效率 金融科技能够有效降低获客、坏账和运营成本。降低成本业务驱动金融架构转型 分布式架构技术已在以互联网企业为代表的新兴公司中广泛使用，技术体系也在互联网行业逐渐成熟和完善分布式架构与技术日趋成熟 金融行业与互联网行业在业务特点、服务理念、客户群体、存量IT资产

3、等方面存在的较大差异，深入剖析传统IT架构与分布式架构的优缺点和适用场景，取长补短，有差别有针对性地予以采用金融业务“互联网化”趋势明显 对功能相对稳定、与客户资金安全紧密相关、且无明显性能容量压力的业务，一段时期内仍以传统集中式架构实现部分稳定型业务架构转型较慢 对于业务新颖、创新速度较快、交易并发量大，或者对信息系统部署有特殊监管要求的境外业务，则逐步以开放平台分布式架构实现新兴金融业务更多应用分布式架构新一代金融数据管理需求“数据孤岛”跨业务数据统一管理维护新型金融级数据库的出现旨在打破传统数据管理的体系，将跨业务、多类型的数据进行统一的管理与维护，从数据的层面将企业内部的各个部门与业务

4、线融会贯通。非结构化数据管理传统内容管理需求传统内容管理需求全新内容管理需求全新内容管理需求数据量数据量 数据量不大 高成本的专用存储设备，容量性价比极低 内容数据独立管理，没有统一管理平台 数据量激增 庞大的数据存量需要应用 内容数据类型增多 实时性实时性 内容数据以归档和简单调阅为主，使用不频繁，实时性要求不强 操作并发量不高，实时性压力不大 互联网和移动应用推动下，内容数据访问开放给用户，并发量大增。同时实时性要求高 图像识别等新应用，带来新的事实访问需求部署方式部署方式和数据安和数据安全全 内容数据量小，业务以本地化应用系统为主，单点本地部署即可 安全机制比较简单，不存在更进一步的备份

5、保护需求 数据安全重要性加大，大企业提出“两地三中心”甚至“双活”需求 大型企业需要多地部署的架构，更好支持分支机构应用的需求内容管理内容管理服务服务 内容数据独立管理，不需要跨业务共享 批次，版本等信息不统一，无法统一检索 企业统一管理策略不规范，业务系统各自为政，须维护多个平台系统；互联网+时代，新业务需要更灵活的作业方式。统一管理 更简单的内容管理金融级数据库核心技术能力金融级数据库新一代金融级数据库需要在分布式架构、非结构化数据管理、多模式数据处理、标准化数据访问、数据可靠性、与混合负载等几个角度对传统数据库架构进行重新定义。分布式架构非结构化数据管理多模式数据处理标准化数据访问数据安

6、全混合负载分布式架构弹性扩容性能线性增长数据可用性有效降低TCO提升开发运维效率SequoiaDB分布式架构 分布式对象存储PB级别非结构化数据管理分区分区2数据块数据块数据块数据块分区分区1数据块数据块数据块数据块分区分区3 数据块数据块数据块数据块SequoiaDB分布式对象存储逻辑架构分布式对象存储，通过分布式架构，结合平台化的、可扩展的基础内容服务模块，解决了大中型企业存储、管理和使用海量非结构化数据所面临的技术挑战和痛点。多模数据处理数据统一管理为了实现金融业务数据的统一管理和数据融合，新型数据库需要具备多模式（Multi-Model）数据管理和存储的能力，以满足应用程序对于结构化、

7、半结构化、非结构化数据的管理需求。多模式数据管理能力，使得金融级数据库能够进行跨部门、跨业务的数据统一存储与管理，实现多业务数据融合，支撑多样化的金融服务。SequoiaDBMultimodel架构标准化数据访问适应开发、运维需求新型分布式数据库除了需要对结构化数据提供标准SQL语言的支持，还需要针对半结构化、非结构化数据提供如JSON、对象存储管理等访问能力。标准化数据访问能力既满足了多类型数据管理的需求，也为企业有效提升了开发与运维的效率。.数据库安全两地三中心支持金融级数据库需要具备数据的高可用，还需要实现数据容灾和双活。数据容灾与双活是金融企业数据安全的最后保障。SequoiaDB双活

8、架构混合负载支撑更多在线业务随着新的业务需求出现，金融级数据库需要同时支持在线业务与离线业务的混合负载。HTAP（Hybrid Transactional/Analytical Processing）：在保留原有在线交易功能的同时，也强调了数据库原生计算分析的能力。避免在线与离线数据库之间大量的数据交互对最新的业务数据进行实时统计分析金融级数据库应用案例金融行业分布式影像平台基于SequoiaDB为某金融企业构建新一代影像系统，这一解决方案业务价值包括：弹性扩展：实现PB级别以上的存储；持续在线：多维度毫秒级别的实时访问；降低成本：分布式架构降低TCO至原有方案的1/3；统一管理：影像文件数据

9、和元数据统一存储；数据安全：影像数据同城双活。提高扩展性和稳定性，降低TCO10亿记录的并行实时查询性能总量超过PB以上的影像数据，最大单个超过数百MB灵活增加影像的新描述项，提供多索引查询检索替换原有集中架构影像系统高可用和灾备需求证券行业超高并发在线交易访问某证券监管机构的股票交易信息管理系统，存储全国交易所每天上传的所有的股票交易信息。如今通过APP，网页端等，开放给股民用户进行实时的查询。通过搭建基于SequoiaDB的数据库存储，保证高并发的交易和访问请求，同时将机构所有历史数据实现在线化。平均每日超过2亿条记录写入高峰时段，同时有超过百亿级别的数据需要被检索、调用系统保存3年内所有

10、交易和持有数据峰值并发量超过10000高峰时段，查询返回时间小于100ms实际测试性能10倍于原有MySQL操作涉及3张数据表的关联，总量超过3000亿条数据银行海量数据管理平台ECIF柜面、网银、手机银行等渠道SQL增删改SQL查询交易流水数据网银/手机柜面 高扩展性和稳定性 数据分析的接口 平滑过渡，不影响原有数据处理流程，对现有应用影响尽量需求 超过1PB数据存储，100+节点 50亿记录的实时查询性能1s T+1批量将生产数据全量及增量导入SDB SDB对外提供SQL接口，可继续使用现有查询应用成果.政务数据大数据湖过1000万市民的多维度信息整合，毫秒级访问反馈多级索引民政部门卫生计

11、生部门人力社保部门公安政法部门UNIVERSITYUNIVERSITY教育部门街道办残联电子证照导入和归档1000+万市民,46种电子证照的归类和集中政务大厅电子证照存储访问查询统计业务系统业务系统业务系统业务系统后台管理分布式存储，集群扩容简单存储成本大大降低数据库支持索引查询，提升查询效率文件描述信息与文件统一存储，更好管理文件交通/安防 监控视频影像管理在公安与交通行业，针对视频卡口的大数据存储、分析与应用一直以来是最受关注的主题。借助SequoiaDB半结构化对象存储、分布式横向扩展能力以及非结构化影像存储引擎，交通部门可以从卡口视频文件中提取出的车牌信息、位置信息、以及时间信息按照三个维度汇总，进行道路拥堵预测、车辆轨迹跟踪、套牌车监控、尾随车辆监控等多种安防措施。SequoiaDB非结构化数据管理提供了快速的数据访问和实时处理能力。