银行系统在选择数据库时，哪种类型更适合应对复杂金融数据处理需求？

银行程序数据库选择教程：解决复杂金融数据处理痛点

一、高并发处理能力——应对交易高峰期的关键

银领域务程序需要处理很多并发请求，特别是在交易高峰期。传统数据库因其 能力有限，已无法满足业务程序越来越高的数据处理能力要求。例如计费程序通过按时间划分表就比较合适，因为程序都是处理某一时间段的数据。而像SaaS应用，通过按使用者维度来划分数据比较合适。因为使用者与使用者之间是隔离的。

痛点方法：

• 水平切分将单表大数据量问题通过某种规则把数据划分到不同表或数据库里。
• 混合部署模式OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三种主要模式可满足复杂应用需求。
• 分布式架构如SequoiaDB 3.0版本实现完整协议级别MySQL兼容，在数据库层面做到分布式而且对已有业务全兼容。

二、数据安全性与可靠性——保障客户资产安全的底线

银行涉及大量敏感信息，如客户账户、交易记录等。其实，脱敏技术中的静态脱敏技术常见于金融领域。其价值在于建立一份高度仿真的数据库，供非安全环境下使用。动态脱敏作用于网络层，需要兼顾高性能与稳定性。

• 静态脱敏技术低门槛、易部署特性被银行、证券、保险等领域所采纳。
• 多层次安全机制从基础设施到应用层面进行全面防护。
• 异地双活架构:实现了所有应用程序的异地双活还有部分数据库的异地双活；完成了IT基础架构的高可靠性设计。