本报记者 李晖 北京报道
在国家信息安全、成本和容量瓶颈的多重因素影响下，金融机构近年来数据库升级步伐逐步加快，也推动了数据库市场竞争和技术“赛马”的加剧。
《中国经营报》记者注意到，IDC咨询近期发布的相关报告显示，2021年下半年中国关系型数据库软件市场规模达到15.8亿美元，同比增长34.9%。本土厂商的份额正在快速追赶上Oracle、IBM等传统国际厂商。
市场规模赶超助推技术性能的迭代。在从集中式向分布式变迁的路线探索中，一些本土数据库也在尝试通过技术攻坚降低金融级分布式数据库的使用门槛。记者注意到，蚂蚁集团自主研发的分布式数据库OceanBase日前已经推出业内首个单机分布式一体化架构数据库，首次突破分布式数据库单机性能瓶颈，引发金融机构及更广泛市场参与者的关注。
“数据库迭代是大势所趋，但金融机构内部系统数量多、结构复杂，步子不会太快。整体来看，目前本土分布式数据库在中小金融机构核心系统升级上已经积累了一定实践案例，降低使用门槛也有利于客群再扩容，预计未来一到两年内会进入重点升级期。”一位股份制银行数据业务人士向记者表示。
数据库迭代需求迫切
数据库与操作系统、中间件并称为系统软件的“三驾马车”，是金融机构不可或缺的组件。在金融机构数字化转型过程中，机构核心系统的改造最为关键，而数据库的升级则是根基。
据了解，自我国金融信息化起步以来，金融机构几乎清一色采用IOE产品（即IBM、Oracle和EMC，三者分别是小型机、数据库和高端存储的厂商）。这一组合也被视为大型金融机构后台的黄金架构，直到目前，我国金融机构数据库中，国际产品占比仍在80%左右。
在前述股份制银行数据业务人士看来，这也带来了较高的技术成本和潜在安全风险。他指出，数据库的国产化升级，既是自主可控、安全可信的金融安全建设需要，也是当前金融机构实际业务需求的折射。
IDC咨询在此前的一项调研中发现，在近年来金融行业海量数据、高并发场景下，类似以Oracle为代表的传统数据库在扩容和成本方面体现出较为明显的劣势，这些挑战至少包括：数据容量瓶颈（装不下）、高并发支撑能力（放不了）、备份效率低（用不到）、运维工作繁重（难管理）、安全风险提高（高风险）。
一家国有大型银行人士数据中心人士透露，此前该银行为了确保每日数以亿计的业务稳定可持续运行，例如贷记卡等核心系统均在IOE等产品上部署，依赖度比较深。但这套已经运行10年以上的系统，在一个卡量大几千万张、账户数超过数亿的状态下，安全压力越来越大，特别是在促销、春节等高并发交易时段，系统承载能力逐渐难以满足业务需要。
这也给国产分布式数据库提供了“弯道超车”的机会。记者注意到，早在中国人民银行2019年印发的《金融科技（FinTech）发展规划（2019—2021年）》中即指出，稳妥推动分布式数据库产品先行先试，形成可借鉴、能推广的典型案例和解决方案，为分布式数据库在金融领域的全面应用探明路径，确保稳妥应用。
市场共识在于，金融机构对于数据库的性能和安全要求是顶级的，适配金融机构和通讯运营商的数据库，安全级别和性能要求通常也可以满足其他行业需要。这也是不少国产数据库在发展时，选择了金融场景作为攻坚重点的原因。
据记者不完全统计，目前活跃在金融级数据库上的主要市场参与者包括蚂蚁集团旗下OceanBase、达梦、人大金仓、南大通用、阿里云、腾讯云、华为、中兴通讯、PingCAP、巨杉等，形成了学院系、创业系、巨头系等阵营。
实际上，金融机构由于需要应对高并发场景，其对分布式数据库的需求最大。以OceanBase为例，作为蚂蚁集团自主研发的分布式数据库，最初用于解决支付宝“双十一”期间巨大的交易峰值压力，于2017年开始对外输出。目前，该数据库在多家金融机构和政企领域落地应用，包括中国工商银行、南京银行、西安银行、常熟农商行、中国人保、中华保险、浙商证券、山东移动、中国石化等。
据腾讯云方面透露，其TDSQL数据库已在平安银行信用卡A+新核心系统国产化、秦皇岛银行金融核心分布式改造、张家港农商行核心系统数据库国产化落地等典型金融场景落地。
除此之外，公开信息显示，华为GaussDB也已经在国有大型银行和一些股份制银行落地，而更早面世的中兴通讯GoldenDB已在股份制银行的信用卡系统实现商用。
调研显示，金融机构对分布式数据库的需求度和接受度较高，已经逐步将其应用于业务中台、对账单、自动分析、诈骗风险查询、外汇交易管理、风险预警系统等诸多系统中。
一家大型保险公司数据业务负责人认为，传统集中式数据库难以维持数据量增长的特征已经成为行业共识，但在核心数据库迁移升级过程中，会倾向应用层不做大的改造或重构，避免“数据库+应用”的双重风险叠加。
他也透露，此前该公司主要采用集中式架构，使用小型机、存储和集中式数据库等硬件设备。而在完成改造后，主要采用分布式架构，不仅架构灵活，也节约了大量的成本。“在分布式数据库升级后，成本大幅缩减了75%，分析型大数据加工处理能力提升了300%，有效应对了一些开门红等大促场景。”该负责人表示。
中小金融机构替代窗口期已现
虽然目前数据库在金融领域的升级换代已经起步，但金融机构特别是国有大型银行核心系统替换却很难一蹴而就。在通过与国有大型银行合作打磨调整过程中淬炼技术性能后，本土自主研发数据库率先在一些中小金融机构迎来了落地窗口期。
以江苏常熟农商行为例，该行自2018年开始引入OceanBase。江苏常熟农商行金融科技总部科技运营中心负责人唐明透露，经过两到三年的使用和推广，这一分布式数据库已经逐步应用到业务中台、手机银行以及大零售营销等近30个应用系统。2020年起，常熟农商行开始借助OceanBase进行两地三中心的改造，将容灾能力提升到了数据中心级别。
“进行分布式数据库改造后，我们的业务处理能力也开始大幅增强：每秒交易处理能力提升 46 倍，批量代发处理量每分钟大于 20 万笔，日终批处理缩短至 10 分钟以内。”唐明透露。
但在大型银行的核心系统替代上，挑战仍比较多。一位通讯运营商大数据分析业务负责人向记者表示，数据库一旦改造，其以上的中间件、应用层系统等生态上下游也同步需要进行兼容改造，这也成为很多金融机构此前动力不足的原因。目前，银行领域分布式技术处在快速落地阶段，部分银行分布式架构特点是混合模式，数据库层面仍然普遍采用集中式架构，应用层面普遍使用分布式架构。
作为生态上下游，银行IT系统服务商也正在加快对国产分布式数据库的适配兼容探索。中电金信商业分析事业部总经理杜啸争向记者表示，异构平台适配难、大数据量搬迁难、数据核对难是当前金融机构数据库迁移替代的主要难题。这需要软件服务商做好“承接”——既能支持包括数据库在内的国产软硬件，也能灵活支持银行的多类场景，实现组件与组件之间松散耦合、“去中心化”为产品创新和服务创新提供支撑。
OceanBase首席执行官杨冰在接受记者采访时表示，国有大型银行和股份制银行对于技术的验证显然会更加谨慎，时间会更长，投入也大，但对数据库服务商的性能打磨和场景适配很有帮助，中小银行相对更愿意接受服务商和应用层软件商来进行技术革新。
“相比之下，我们预计针对中小银行核心系统替代的业务推广期会集中在这一两年，股份制银行和国有大型银行核心系统的迭代仍在路上。”他表示。
据记者了解，目前有超过1/4的金融客户已经开始使用OceanBase升级其核心系统。一批金融机构已经在核心系统当中全栈使用OceanBase，并且稳定运行超过一年时间。“相比前几个版本，OceanBase 4.0大幅度提升了交易处理能力，实现了由全场景向量化能力覆盖，将故障恢复时间从30秒优化到了8秒。”杨冰透露。
而针对上述故障恢复时间的指标优化，有银行技术人士向记者表示，金融机构应该非常有兴趣，在这方面机构受到的监管检查和压力是比较大的。
