引言

近期，云和恩墨 zData X 多元数据库一体机（以下简称 zData X）在某证券公司的OA、短信和CRM业务系统中成功上线，标志着其IT基础架构完成从集中式存储向池化高性能分布式存储的转变。zData X 成功整合了该证券公司使用的达梦、Oracle、MySQL、PostgreSQL等多套不同类型数据库，实现了资源利用率40%的提升，并显著降低了基础设施成本和运维管理复杂度。此外，业务系统的查询性能得到了10倍以上的提升，充分满足了业务系统对高性能、高可用、易扩展以及信创化的多方面要求。此次基础架构的升级改造不仅为案例客户的数据库系统建设提供了理论和技术支持，也为从一般业务系统向核心业务系统的渐进式改造奠定了基础。

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金融科技和信创趋势下，券商布局IT基础架构革新

在业务快速发展的带动下，案例客户的业务系统变得越来越多样化，数据量也随之激增。为了支撑核心业务，该证券公司选择了 Oracle 和 MySQL 作为数据库引擎，并在近年来的政策和业务发展驱动下，逐步引入了达梦等国产数据库。目前，以 MySQL、Oracle 为主的数据库数量已超过百套。同时，为了提升数据分析效率，该证券公司还引入了数据仓库平台和大数据应用平台，以支撑分析类业务。

在这种多元数据库环境下，随着数据量的激增，数据架构规划和设计中的问题逐渐显现：

• 性能问题日益突出：核心数据库的TOP SQL语句响应时间不断增加，受限于集中式存储控制器的瓶颈，I/O能力无法满足业务需求，导致CPU消耗增加，影响业务性能。

• 数据库系统扩容困难：受限于集中式数据库的特性，大多数数据库缺乏有效的扩容方案，而 Oracle 的RAC虽然可以增加节点，但性能增益并不显著，无法实现真正的线性扩容。

• 系统资源利用率不足：为确保数据库系统稳定运行，核心系统的数据库资源配置较高，导致IT成本居高不下。

• 信创挑战：金融信创的落地应用需要将外部政策与监管要求转化为内部实践，同时探索更先进的数字化底层基础技术。

面对挑战，案例客户作为一家在国内证券行业具有竞争力和影响力的上市券商，积极探索一套能够稳定支撑、敏捷响应、降本增效且符合自主创新路径的IT基础架构，以适应未来业务发展的需求。

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从集中式架构到池化分布式架构的成功迁移

2023年，该证券公司引入了云和恩墨的多元数据库一体机 zData X，将IT基础架构从集中式改造为分布式，实现了多元异构数据库系统的池化整合，有效降低了IT成本，提升了资源利用率和系统性能。

解决方案架构图

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实践进阶，构建面向未来的多元数据库高性能运行平台

zData X 基于云和恩墨自研的高性能分布式存储软件 zStorage，实现存算分离架构，融合高性能计算、分布式全闪存存储、RoCE网络和数据库管理服务，支持多种商业、开源和国产数据库，包括 Oracle、MySQL、PostgreSQL、MogDB、达梦、人大金仓、openGauss 等，并可根据需求进行配置，满足不同规模系统对数据库性能、可靠性和扩展性的要求。在案例客户的数据库基础架构改造项目中，zData X 在技术层面实现了多项创新：

• 自适应锁核能力：通过线程绑定固定CPU核，减少上下文切换开销，每I/O节省10-20微秒，降低关键业务时延。

• 自适应Cache锁能力：数据库分布式存储读写线程绑核，减少锁的争抢和排队开销，使数据库读写性能提升4倍。

• 支持双模副本能力：同时支持传统两副本、三副本模式和性能三副本模式，写时延降低50%，提供更强的分布式存储性能保障。

• 高可用能力：能够应对各种故障场景，保障数据库稳定运行，提升业务系统稳定性。

从技术指标来看，基于 zData X 的分布式存储数据库架构，在整体性能上远超“x86+集中存储”的架构。以3个存储节点为例，单节点IOPS超过40万，系统总体IOPS超过百万。zData X 上线后，各项性能指标显著提升，DB Time降低至原来的1/20，SQL语句执行时间和I/O响应时间也均有大幅缩短。

从业务角度来看，该证券公司的常用业务功能（如：转岗人员统计、业务办理情况统计、人员职位信息变动、执业资格每日变动、转岗人员每日变动、员工考核角色设置等）的查询速度得到了大幅提升，基本都在10倍以上，前端用户体验显著改善。

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小结

zData X 通过池化整合了案例客户的多元异构数据库环境，实现了多数据库共享存储资源池，资源利用率提升40%。zData X 具备的在线扩展能力，可以根据需求增加存储容量、存储节点和数据库节点，从而满足客户未来的扩容需求。同时，zData X 提供的软件定义存储能力，支持不同存储介质和不同品牌的服务器，构成不同的存储资源池，对该证券公司现有设备进行利旧使用，达到保护投资的目的。

通过本次基础架构的改造升级，案例客户的业务系统实现了性能、可用性和扩展性的全面提升，信创化程度显著提高；同时，资源使用单位成本和运维管理复杂度得到了有效降低。更重要的是，这为后续核心数据库的升级改造提供了可靠的实践路径参考。

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