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业务挑战

随着浙商银行业务的发展和数据量的激增,传统商业数据库的数据处理和存储能力短板逐渐暴露。浙商银行希望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,在架构上提供弹性水平扩展能力,同时具备强大的生态体系。

应用场景

浙商银行采用跨数据中心、五副本的方式部署 TiDB 分布式数据库,已投产电信反欺诈、外汇交易和管理驾驶舱业务,并逐步延伸到全行 ODS、互联网 C 端查询交易等业务领域。

浙商银行管理驾驶舱架构图.png
  • 电信反欺诈系统

保存全国范围的电信反欺诈数据,单表数据规模已经超过 20 亿条,TiDB 具备弹性伸缩的能力,只需简单增加节点,系统的性能和吞吐能力都可以得到线性提升,SQL 查询的返回时间从几十秒缩短到几十毫秒。

  • 外汇交易管理系统

在未来几年内数据规模将达到十亿级别,原先的 Oracle 数据库需要使用分区表的方案,导致运维管理与开发成本的上升。TiDB 的弹性扩容能力可以实现数据的自动再均衡,对于业务完全透明,高可用机制让运维人员无后顾之忧。

  • 管理驾驶舱

为行内管理层提供实时经营指标的分析系统,实时反映各类业务的运行状态。浙商银行实时将上游 DB2 等异构数据库中的数据变化写入 TiDB,同时将 TiDB 中的实时变更数据同步到下游 Kafka 和 Flink,形成一个高效、易用的实时计算平台。

浙商银行使用多种 OLTP 数据库,以 DB2 和 MySQL 为主,逐渐形成了数据孤岛。基于 TiDB 构建分布式实时 ODS(Operational Data Store),实现各类数据的准实时同步,满足业务对全量数据的应用与分析需求。

为什么选择TiDB

浙商银行为什么选择TiDB.png

延展视频:浙商银行数字化转型分享

浙商银行
客户简介

行业:金融

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。

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