2025年区域性银行核心数据库转型实践白皮书

白皮书目 录1.1 区域性银行数据库改造趋势1.2 区域性银行业务现状调研2.1 数据库技术路线选择2.2 数据库部署架构路线选择2.3 数据存储选型 2.4 容灾高可用3.1 区域性银行数据库方案部署架构 3.2 数据库迁移实践15174.1 苏州农商行存贷汇业务数据库转型实践4.2 广发银行支付业务国产化数据库实践4.3 江南农商行国产化数据库实践030305081113222425编制委员会主 任：倪正华副主任：陈九昌 蒋 蔚 徐小峰 程启旭编委会成员（排名不分先后）：孔 伟 韩春龙 沈剑宇 张成诚 唐 浩王美钧 龚 涛 陈二威 郭海龙 李毕生 刘 洋 穆 豪 王 佳 彭成云 宋华林 苏东明 方 博 王焕好 许关征 徐 铭 杨 勐 岳爱菊 赵经纬 王彦旌 朱小涛 陶友胜 李建祥 苏积辉 江 帆 刘 东李佳玲目录编制委员会01021.1 区域性银行数据库改造趋势区域性银行作为金融体系的重要组成部分，在支持地方经济发展与产业升级、服务中小微经济、普惠金融与乡村振兴、促进金融生态稳定方面发挥着不可替代的作用。从2019年开始，国有大型银行和股份制银行率先启动包括数据库在内的信息技术应用创新工作，部分区域性银行也逐步开展了数据库改造探索与实践，国内银行数据库改造已从“试点”进入“全面攻坚”阶段，预计未来两三年将全面完成数据库改造工作。区域性银行因为业务规模、成本效益、运维复杂度或技术熟悉度等因素，传统商业集中式数据库以其优秀的系统稳定性、良好的软硬适配能力受到青睐，集中式数据库在中小金融机构仍占据主导地位，其实例数占比仍有80%（数据来源于《金融业数据库创新发展报告（2024）》），展现出不可替代的优势。1.2 区域性银行业务现状调研在金融行业加速变革的当下，区域银行在我国金融体系中占据着重要地位。其地域性特点使得区域银行的业务模式通常相对集中，虽然随着市场需求的变化，部分区域银行已开始向外拓展业务，进入其他地域市场，业务体量也不断上升，但其整体用户量和交易频繁程度与大型全国性银行仍有差距。例如，单一小微企业贷款服务的数据量通常在10TB以内，这与大型银行在同类业务中处理的数据量相比有一定差距。此外，区域银行的客户基础主要集中在本地企业和个人客户，其业务虽然更贴近客户，但非结构化特点突出（如农产品收成、商户流水等），且数据通常分布在不同的政府部门，缺乏相对规范的财务数据。因此，尽管这些银行在服务本地客户方面具备优势，但其业务的多样性和复杂性相对较低，导致数据生成速度也相对缓慢。在可预见的未来几年中，区域银行的数据量趋向平稳，预计不会出现大幅增长，主要受限于市场需求和客户群体的规模。当前在数据库创新的时代背景下，国有大行、股份制银行核心业务已陆续完成创新改造，为匹配创新目标，区域银行正大力加速数据库创新改造。区域银行积极进行数据库转型创新，一方面是出于自身安全可控的考量，降低对单一技术的依赖；另一方面，也是顺应金融科技发展趋势，提升自身技术实力的契机。然而，数据库创新之路困难重重。首当其冲的是技术难题。区域银行85%以上长期依赖传统IOE 架构，在向创新技术栈迁移时，面临着新旧技术难以兼容的困境。例如，传统架构下的业务系统与新的国产数据库、服务器等可能存在适配问题，导致系统运行不稳定，影响日常业务开展。并且，新技术整体成熟度仍有待考证，在性能、稳定性等关键指标上可能难以完全满足银行复杂业务的高要求，因此选择合适的厂家非常关键。同时，在转型过程中，技术债务是关键挑战。多数区域银行核心系统平均使用年限超10年，78% 未完成分布式改造（据IDC 2024年金融行业IT架构调研），难以快速响应市场变化，对接新兴业务场景。而且历史遗留的“系统烟囱”问题严重，平均每家区域银行存在15-20个独立业务系统，数据打通和整合成本平均高达数千万，数据价值难以充分发挥，制约了基于数据的创新应用，如通过精准营销、智能风控等数字化的手段来提升其竞争力、拓展业务边界。总体而言，区域性银行交易型数据库正处于快速发展与变革时期。在政策护航、行业趋势推动与技术创新引领下，银行需正视挑战，通过加强技术研发、优化人才培养体系、深化产学研合作等方式，稳步推进交易型数据库的升级与转型，为金融业务的高质量发展提供坚实的数据支撑。区域性银行数据库改造需求现状区域性银行数据库改造需求现状03042.1 数据库技术路线选择数据库是信息系统的核心，从技术路线上可分为集中式数据库和分布式数据库。集中式数据库在过去几十年中一直是企业数据存储的主流解决方案。其经典的客户端-数据库-计算-交换机-存储模型简单、成熟且稳定。分布式数据库通过将数据拆成多分片分散存储到多个物理节点，并通过网络同步协同工作，旨在满足敏态应用对数据库容量和性能有高弹性扩展的诉求。 区域性银行对数据库技术路线的选择，需要对两种架构进行理性分析。集中式数据库是将所有数据存储在一套集群上，通过提升单机性能（更强的CPU、更大的内存、更快的磁盘）来扩展。其特点为：单机或主从架构，为防止单点故障，生产系统一般按一主多从架构建设。集中式数据库所采用的数据存储，所有数据在一套存储系统上（一套存储可能采用双活方式保障系统可用性） 其扩展方式为通过升级硬件（CPU、内存、扩展存储系统等）来提升性能和容量。集中式数据库的优点主要有以下几点：单库解决问题，不需要拆分成多个子库或者多分片，避免了分布式事务跨分片访问的问题，适合银行交易核心应用等稳态场景。单笔交易时延低，避免了频繁跨节点转发。简单易用， 技术成熟，生态完善，开发、运维、管理的工具链和人才都非常丰富。事务支持，对复杂事务（如跨表事务）的支持完善。集中式数据库的潜在不足如下：上限容量有限，一般来说集中式数据库单库的数据量在40TB-100TB。该能力满足大多数核心交易业务的诉求，但较难应对更高容量的敏态应用或者历史数据量很大的交易库场景。上限性能有限：高并发读写集中在一台机器上，可能成为系统的瓶颈，性能规格在100万tpmC。集中式数据库的典型代表有：MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server，openGauss，GaussDB集中式。分布式数据库将数据拆分多分片分散存储在多个服务器（节点）上，这些节点通过网络连接协同工作，通过增加机器数量来扩展。其特点为在架构上采用多节点集群方式，数据被分片（Sharding）存储在不同的节点上，通过扩展分片和服务器节点来提升整体性能和容量。分布式数据库的优势主要为以下几个方面：扩展能力，分布式数据库理论上可以通过不断增加分片和节点来线性提升系统的存储容量和处理能力。高可用性与容错性： 数据通常有多个副本存放在不同节点上，单个或多个节点故障不会导致整个服务宕机，自动故障恢复能力强。高并发性能： 将负载分散到多个节点上，可应对极高的并发读写请求。分布式数据库的缺点主要为以下几个方面：复杂性高，引入了协调节点、数据节点、事务节点、管理节点等各类节点。部署、运维、监控和故障诊断的难度增加。一致性挑战大，在分布式环境下，强一致性会严重影响性能。因此很多分布式数据库采用