姨太大饼第一阶段下跌行情开始于昨日早盘，直到今日下午才完成，目前已经开启了 反弹走势，具体形态如下图；晚间时段需要关注的反弹形态和空间，时间的配合，在形态完整的情况下，正常的反弹空间1580区域，最高不能突破1620，在保证时间和形态的情况下，反弹仍在反弹合理区间内，可以布局空单，或者下破1530 是可以跟进空单的，行情就会开启新一波的杀跌走势；
大饼正常反弹在20200附近，交易中其实点位是次要的，最重要的是反弹和反转的结构识别，比如如果突然拉升就到了 反弹目标位，显然在形态上是不满足的，即使点位到了 也不能布局，大饼同样可以采取突破法交易，如果经过长时间反弹仍然不能正常到达合理空单区间，可以在下破低点的时候跟进空单就可以了
所以晚间时段需要观察反弹的力度，演变成向上的反转呢 还是只是反弹？再决定下一步的操作策略
大饼正常反弹在20200附近，交易中其实点位是次要的，最重要的是反弹和反转的结构识别，比如如果突然拉升就到了 反弹目标位，显然在形态上是不满足的，即使点位到了 也不能布局，大饼同样可以采取突破法交易，如果经过长时间反弹仍然不能正常到达合理空单区间，可以在下破低点的时候跟进空单就可以了
所以晚间时段需要观察反弹的力度，演变成向上的反转呢 还是只是反弹？再决定下一步的操作策略
明天（9月2日）大盘走势简析：给朋友们提几点建议
A股今天依然在做窄幅震荡，并创出本周以来的新低，盘中主力仍然在寻找权重股护盘，受限于资金面的制约，只能寻找一些有权重，对指数影响不太大的板块来炒作，如房地产板块等，由于目前大盘并无止跌迹象，所以，判断明天大盘走势，就更加需要冷静和理智。我在本文章里对明天大盘走势做出分析预测，并给朋友们提几点建议，希望你能认真看完。
第一，今天的A股大盘依然是弱势震荡，抵抗性下跌趋势。这是因为：
1，由于昨日新锂风光板块大跌，给指数带来了巨大压力，主力只能动用保险等大权重板块护盘，维持大盘区间震荡，勉强守住3200点一带，因为再往下就是一些主力的成本区域。今天这些股票跌幅有所收窄，但还不能判断为完全止跌。
2，A股在9月份的重点，仍然是新锂风光板块的出货。
这些板块都是经过数年的炒作，总体涨幅不超过5倍，都不好意思说自己是新锂风光板块的股票，加上近期的反弹，很多板块指数都到了前期头部区域，光伏指数甚至创出了新高，当然这个新高是被迫的，但毕竟还是创了新高。
有前期巨大涨幅做垫底，这些股票的出货就会有一些特点：震荡时间长，资金进出比较活跃，急跌的时候少，这都是这些股票自身价格的因素造成的，这些板块是目前A股高价股的聚集地，由于A股特殊的市场环境，散户对高价股大多是避而远之，不管你说的天花乱坠，大多数散户是不愿下手接盘的，这就给主力的出货造成了困难。作为A股市场二道贩子的基金和私募，从大庄家那里接盘之后，他们的目的就是要把接到筹码分散出去，目标是散户和一些小机构，这就是整天都是这些股票的利好的原因。
3，今天A股主力资金仍然是净流出状态。大盘主力资金净流出了69亿元，深市净流出157亿元，两市合计净流出226亿元，较昨日的506亿元，大幅减少了280亿元，这体现在新锂风光板块的跌幅和出货规模，都比昨日有所收敛。
主力资金净流出数据，和大盘指数走势相结合，能较好地看到主力资金的真正动向，近期这个数据和大盘指数走势呈现出正相关，流出的幅度，决定了大盘的跌幅。
4，大盘指数三连阴，而且都带有上下影线，今天尾市跳水。这反映出目前的市场困境，没有新增资金入市，场内资金运作的活跃度在依次降低。具体来说，就是场内即缺乏买盘，也缺乏卖盘，总体上卖方占优。
这个和散户情绪有关，很多人不相信大盘会出现深跌，这从资金流向里的小单资金动向就能看得清清楚楚，今天大盘小单流入1303亿元，流出1230亿元，净流入了67亿元，是不是可以理解为大盘主力资金净流出的69亿元，大部分被小单接走了？
第二，明天大盘走势会如何演绎呢？我们从以下几个方面来分析。
一是，昨日文中说了大盘3180-3200点区域是大盘完成构筑圆弧顶部的关键位置，今天收盘在3184.58点，进入该区域，明天大盘会考验3180点，因为跌破3200点之后，去3150点的途中，3180点在技术上是有一定支撑力度的，技术上试探是必须的。
二是，明天大盘早盘会出现快速下跌的走势。主要是完成试探3180点的支撑，然后会有两个选择：
第一个选择是向3200点反抽，这是近期大盘走势特点所决定的，大盘近期走势是高点逐波下移，在60分钟图上看已经出现三波。之后又是缓慢下跌，钝刀子割肉，V们继续喊大底已现，赶快抄底，这两天喊涨的V不断地增加，甚至喊反转的也不在少数，这从侧面也反应出主力资金还是挺努力的，为了忽悠那些躺平的散户，舆论做的还是比较到位的。
第二个选择是快速下跌，直接跌至8月2号的低点3155.19点附近，再快速拉回至3180点附近，能拖一天是一天，只要能够把手里的新锂风光出掉，什么走势都会弄出来。我个人觉得第二个走势可能性比较大。
三是，还是老话，老观点，关注主力资金的动向，关注新的领涨板块何时出现。因为A股各路主力资金都是深度介入新锂风光板块，都在围绕这个大包袱做文章，基本没有心思和资金去开发新的领涨板块，只求高价卖掉这些高价股。
四是，要区分开权重板块的作用。石油，房地产，大金融，贵州茅台等是目前主力常用的护盘品种，被轮番启动，为的就是掩护新锂风光板块的出货，这个趋势一定要看清楚，千万不要看券商板块突然动了，就激动，就觉得要反转了，怎么可能呢？在这样的情况下，主力是没有心思去找新的领涨板块的，即使大盘出现反弹，也走不远。
第三，给大家提几点建议。
一是不要盲目相信一些人喊涨的声音，注重A股的客观走势，目前的走势就是抵抗性下跌过程。对那些自以为是，经常喊涨的V们，大家要提高警惕，仔细看看他们到底是哪路大神？
二是正确理解越跌越买的含义。越跌越买这个方式一般出现在大盘底部已经出现的时候，或者长期大幅下跌的后期阶段，前提是经过长期大幅下跌之后。目前大盘可以判断为一个完整下跌趋势的第二段。
三是要慎重对待重个股，轻大盘的观点。这是一个很有迷惑性的观点，不说覆巢之下无完卵，单单是大盘见底与否或者是以什么方式见底，都是未知数的情况下，个股会好到哪里去？别说强势股什么的，大盘展开调整时，强势股往往是一马当先的。
四是我只买低价股，越跌越买，这个观念要不得。这个我不想多说，A股里曾经出现过的2元多的股票跌到一块多，怎么跌的呢？长达一年以上的阴跌，这个过程是极其残酷的，不是嘴硬就能做到的。
综上所述，明天的A股走势仍然不能乐观，保持谨慎冷静的态度，等待大盘短线调整结束，希望大家能认真把我的文中的几点建议看完，或许能帮你减少损失，要始终学会尊重A股大盘的客观走势，认清大势，才能趋利避害。
A股今天依然在做窄幅震荡，并创出本周以来的新低，盘中主力仍然在寻找权重股护盘，受限于资金面的制约，只能寻找一些有权重，对指数影响不太大的板块来炒作，如房地产板块等，由于目前大盘并无止跌迹象，所以，判断明天大盘走势，就更加需要冷静和理智。我在本文章里对明天大盘走势做出分析预测，并给朋友们提几点建议，希望你能认真看完。
第一，今天的A股大盘依然是弱势震荡，抵抗性下跌趋势。这是因为：
1，由于昨日新锂风光板块大跌，给指数带来了巨大压力，主力只能动用保险等大权重板块护盘，维持大盘区间震荡，勉强守住3200点一带，因为再往下就是一些主力的成本区域。今天这些股票跌幅有所收窄，但还不能判断为完全止跌。
2，A股在9月份的重点，仍然是新锂风光板块的出货。
这些板块都是经过数年的炒作，总体涨幅不超过5倍，都不好意思说自己是新锂风光板块的股票，加上近期的反弹，很多板块指数都到了前期头部区域，光伏指数甚至创出了新高，当然这个新高是被迫的，但毕竟还是创了新高。
有前期巨大涨幅做垫底，这些股票的出货就会有一些特点：震荡时间长，资金进出比较活跃，急跌的时候少，这都是这些股票自身价格的因素造成的，这些板块是目前A股高价股的聚集地，由于A股特殊的市场环境，散户对高价股大多是避而远之，不管你说的天花乱坠，大多数散户是不愿下手接盘的，这就给主力的出货造成了困难。作为A股市场二道贩子的基金和私募，从大庄家那里接盘之后，他们的目的就是要把接到筹码分散出去，目标是散户和一些小机构，这就是整天都是这些股票的利好的原因。
3，今天A股主力资金仍然是净流出状态。大盘主力资金净流出了69亿元，深市净流出157亿元，两市合计净流出226亿元，较昨日的506亿元，大幅减少了280亿元，这体现在新锂风光板块的跌幅和出货规模，都比昨日有所收敛。
主力资金净流出数据，和大盘指数走势相结合，能较好地看到主力资金的真正动向，近期这个数据和大盘指数走势呈现出正相关，流出的幅度，决定了大盘的跌幅。
4，大盘指数三连阴，而且都带有上下影线，今天尾市跳水。这反映出目前的市场困境，没有新增资金入市，场内资金运作的活跃度在依次降低。具体来说，就是场内即缺乏买盘，也缺乏卖盘，总体上卖方占优。
这个和散户情绪有关，很多人不相信大盘会出现深跌，这从资金流向里的小单资金动向就能看得清清楚楚，今天大盘小单流入1303亿元，流出1230亿元，净流入了67亿元，是不是可以理解为大盘主力资金净流出的69亿元，大部分被小单接走了？
第二，明天大盘走势会如何演绎呢？我们从以下几个方面来分析。
一是，昨日文中说了大盘3180-3200点区域是大盘完成构筑圆弧顶部的关键位置，今天收盘在3184.58点，进入该区域，明天大盘会考验3180点，因为跌破3200点之后，去3150点的途中，3180点在技术上是有一定支撑力度的，技术上试探是必须的。
二是，明天大盘早盘会出现快速下跌的走势。主要是完成试探3180点的支撑，然后会有两个选择：
第一个选择是向3200点反抽，这是近期大盘走势特点所决定的，大盘近期走势是高点逐波下移，在60分钟图上看已经出现三波。之后又是缓慢下跌，钝刀子割肉，V们继续喊大底已现，赶快抄底，这两天喊涨的V不断地增加，甚至喊反转的也不在少数，这从侧面也反应出主力资金还是挺努力的，为了忽悠那些躺平的散户，舆论做的还是比较到位的。
第二个选择是快速下跌，直接跌至8月2号的低点3155.19点附近，再快速拉回至3180点附近，能拖一天是一天，只要能够把手里的新锂风光出掉，什么走势都会弄出来。我个人觉得第二个走势可能性比较大。
三是，还是老话，老观点，关注主力资金的动向，关注新的领涨板块何时出现。因为A股各路主力资金都是深度介入新锂风光板块，都在围绕这个大包袱做文章，基本没有心思和资金去开发新的领涨板块，只求高价卖掉这些高价股。
四是，要区分开权重板块的作用。石油，房地产，大金融，贵州茅台等是目前主力常用的护盘品种，被轮番启动，为的就是掩护新锂风光板块的出货，这个趋势一定要看清楚，千万不要看券商板块突然动了，就激动，就觉得要反转了，怎么可能呢？在这样的情况下，主力是没有心思去找新的领涨板块的，即使大盘出现反弹，也走不远。
第三，给大家提几点建议。
一是不要盲目相信一些人喊涨的声音，注重A股的客观走势，目前的走势就是抵抗性下跌过程。对那些自以为是，经常喊涨的V们，大家要提高警惕，仔细看看他们到底是哪路大神？
二是正确理解越跌越买的含义。越跌越买这个方式一般出现在大盘底部已经出现的时候，或者长期大幅下跌的后期阶段，前提是经过长期大幅下跌之后。目前大盘可以判断为一个完整下跌趋势的第二段。
三是要慎重对待重个股，轻大盘的观点。这是一个很有迷惑性的观点，不说覆巢之下无完卵，单单是大盘见底与否或者是以什么方式见底，都是未知数的情况下，个股会好到哪里去？别说强势股什么的，大盘展开调整时，强势股往往是一马当先的。
四是我只买低价股，越跌越买，这个观念要不得。这个我不想多说，A股里曾经出现过的2元多的股票跌到一块多，怎么跌的呢？长达一年以上的阴跌，这个过程是极其残酷的，不是嘴硬就能做到的。
综上所述，明天的A股走势仍然不能乐观，保持谨慎冷静的态度，等待大盘短线调整结束，希望大家能认真把我的文中的几点建议看完，或许能帮你减少损失，要始终学会尊重A股大盘的客观走势，认清大势，才能趋利避害。
【金融业分布式数据库选型及HTAP场景实践】作为数据基础设施的重要组成部分，数据库在其中扮演着重要的角色。近些年来，数据库整体发展也呈现出较之以往很大的不同。其一、是开源数据库受到更为广泛的关注，从多家机构的最新报告来看，开源数据库无论从产品数量还是受关注程度都超过商业数据库。开源这一新模式，正成为未来数据库发展的主流。其二、是云计算成为未来主要资源供给方式得到普遍共识。已经有越来越多的企业选择在云上构建基础环境，包括云上数据库的发展速度也远高于非云环境。据乐观估计，在未来5~10年云数据库将占据整体数据库市场的七成以上。此外，对迁移到公有云、使用多云环境等问题，也普遍被企业所接受。其三、是数据融合趋势，针对数据多场景应用，使用融合技术简化访问，提升效率。作为数据使用高地，金融行业一方面对数据库有着极高的要求，一方面又面临很多来自数据新的挑战，诸如海量规模、高并发、数据安全、实时分析等诉求亟待解决。分布式数据库的出现，迎合这一发展趋势，对于金融企业解决上述问题带来新的解决思路。本文从金融用户角度入手，对如何选择分布式数据库及选型后的最优实践进行阐述。
1. 金融业数据库选型背景
随着企业数字化转型深入，对于数据使用场景也呈现多元化趋势，正有越来越多数据被企业利用起来。金融行业作为数据库应用“高地”，这一趋势表现更为明显。同时我们也看到，近些年来数据库领域也发展迅速，有分布式数据库、多模数据库、云数据库为代表的产品不断涌现。这些新兴数据库在特定场景有很好的使用前景。基于上面两种趋势，金融行业很多企业都在面临选择数据库的问题。
1).选型技术层面要素分析
从技术角度来看，在数据库选型中有哪些要素需要考虑呢？下面以近期比较关注的分布式数据库的选型为例，说明下重点考量的技术要素。
分布式事务
分布式架构，自然会带来分布式事务的问题。由于需要跨节点的网络交互，因此较单机事务会有很多损耗。随之带来的是事务处理时间较长、事务期间的锁持有时间也会增加，数据库的并发性和扩展性也会受到影响。针对单笔事务来说，分布式事务执行效率是肯定会有降低的，分布式带来的更多是整体处理能力的提升。
性能
由于分布式数据库通常使用的二阶段提交和各节点之间的网络交互会有性能损耗，分布式数据库优势不是单个简单SQL的性能，而是大数据量的SQL查询，每个节点会将过滤之后的数据集进行返回，会提升性能，并且分布式数据库的优势是并发，大量的SQL并发也会比单机数据库强大，应用需要做分布式架构的适配，将串行执行机制尽量都改造成并发处理。对于含有需要节点间数据流动的SQL语句的事务，OLTP类的分布式数据库处理效率一般较差，事务处理时间会较长，事务期间的锁持有时间也会增加，数据库的并发性和扩展性也会受到影响。建议尽量改造存在跨节点数据流动的SQL语句（主要是多表关联）的事务。
数据备份
分布式数据库的一致性保证通过内部时钟机制所提供的全局时间戳，所有节点都会遵循该机制，所以备份恢复的增量也是基于全局时间戳，但是分布式数据库的备份解决方案最重要的标志为是否支持物理级的备份，物理级的备份会比逻辑的备份性能吞吐大很多，还有就是是否支持一些分布式备份方案，比如S3协议接口，是否支持压缩等功能。分布式数据库基本都具备备份和恢复方案，通常从备节点进行连续备份（全量+日志），恢复的时候指定节点进行恢复到指定时间点，整个过程可配置自动任务、自动执行。
高可用
分布式数据库大多都是基于多数派协议，同城双中心不适合多数派的要求，同城数据级多活建议采用三中心部署。如果同城主备可以采用集群级的异步复制，异地建议采用集群级的binlog异步复制，建议实例的主备节点设置在同城两个双活数据中心，仲裁节点三机房部署；异地灾备单独启实例与本地实例进行数据库间同步，也可以将本地备份文件T+1恢复到异地灾备。
数据一致性
分布式数据库大多都是通过获取全局时钟时间戳，采用二阶段提交，可以实现一致性的保证，分库分表架构对于事务的一致性，需要应用层考虑，比如通过合理的分区键设计来规避。部分分布式数据库对于跨节点事务目前还是实现的最终一致，对于全局一致性读，一般通过引入类似全局时间戳的组件统一管理全局事务，在数据库选型时可以重点关注厂商对这一块的实现。如果目前暂时无法提供全局一致性读的分布式数据库，对于要依赖分布式事务“中间状态”的业务，优先进行业务改造进行规避，其次通过合理的数据分片设计让其在单节点内完成。
数据分析
分布式数据库，多采用存算分离架构。针对数据分析场景，需要对数据从下层存储节点上移到计算节点，这对分布式数据库提出了更高的要求。一方面可通过算子下推等技术，减少需传输到计算节点的数量；一方面针对汇聚后的结果需要通过流式处理等方式，规避诸如OOM的问题；此外也可采用如MPP等并行处理技术，加速数据分析过程。
2).选型过程问题痛点分析
在选型过程中，会遇到来自以下几方面的痛点。
一是由于分布式数据库整体架构还比较新，也是近十年来逐步发展完善的。针对新型架构的诸多特点，包括厂商和用户还都在不断摸索积累之中，还需要有个长期实践的过程。此外，新架构也需要有个逐步成熟完善的过程。
二是大量产品来自国内数据库厂商，其发展周期相对较短，还需要在产品成熟度、稳定性、周边生态等方面不断完善。对于用户来说，一方面需面临产品多、技术栈多的现状；另一方面还需面对成熟度不足等问题，存在较多痛点。
三是近些年金融行业发展迅速，各种新的业态产品不断涌现，这些对作为底层数据基础的数据库也提出了更高的要求。
四是随着内外部环境的变化，自主可控等问题受到更多的关注。金融行业首当其冲，针对上述问题也需要引起足够的重视。在数据库选型问题上，也需要考虑这一因素。这无疑对用户选择带来一定困难。
2. 数据库选型技术架构
1).分布式路线分析
针对分布式数据库的发展路线，大体可分为两种：
分布式中间件
这种架构是从中间件路线演进而来。其采用存储与计算分离架构，底层采用标准单机数据库，副本间基于数据库主从复制机制。上层承担计算，并可将部分计算下推到存储节点执行。这种架构在分布式事务、全局MVCC等方面，往往存在一定难点，各厂商也有各自解决之道。
原生分布式
这种架构正是受到Google论文影响演进而来。其采用存储与计算分离架构，底层采用单机库(不一定是关系型)，副本间采用分布式一致性协议完成复制，支持多数派提交。上层承担计算，并可将部分计算下推到存储节点执行。
2).重点需求满足情况
针对上述遇到的痛点，两类产品实现逻辑也所有不同。
3). 路线场景分析
从数据使用场景来讲，可大致按下面进行划分：
针对不同的场景，不同分布式数据库路线产品各有所长。
针对事务类场景下，强调高并发联机交易、对分析能力要求不高的场景比较适合分布式中间件路线产品。
针对事务类及事务/分析混合类场景，既要满足常规联机交易场景的同时，还需满足分析类的一部分能力，这种情况比较适合原生分布式产品。基于原生分布式的 HTAP 数据库，用一个数据平台应对规模化交易和实时分析，提升业务决策的时效性，降低数据技术栈的复杂性，越来越多的混合负载需求推动了 HTAP 在金融场景的落地。
3. 金融业 HTAP 应用场景实践
1). 金融场景下 HTAP 的分析
在金融企业数字化转型的过程中，各类业务对“海量、实时、在线”的数据需求变得愈发迫切。在金融企业运营场景中，实时推荐、精准营销是企业提升竞争力的一大因素。在企业风险控制场景中，实时风控、反欺诈等业务开展可以更早地识别和阻断风险可以让企业减少损失，HTAP正是基于上述背景诞生出的需求，为各类实时数据处理需求提供了解决方案。
2).某金融用户 HTAP 的架构设计和实践
随着金融市场同业业务的蓬勃发展，业务部门对于交易数据的实时统计分析和展现有了急切的需求。基于大数据技术栈的 T+1 报表模式，已无法满足业务部门通过实时分析交易发生情况来防范风险以及提供决策的需求，迫切的需要找到一种能让数据实时变现的解决方案。结合金融行业特点，在技术选型过程中，重点考察待选产品如下能力：包括承载业务复杂查询处理、海量数据容量存储、应用透明无侵入、开发协议可适配及混合负载下的表现等。经过测试，选择 TiDB 作为基础数据库平台。通过一段时间上线使用，满足业务场景，基于其 HTAP 的特性，打造金融市场实时数据平台，目前已投产了灵活报表和交易对手分析等功能。整个处理流程包括：
Flink 消费交易系统产生的实时增量数据，对部分事实表进行拉宽处理并写入TiDB
维表和其他明细表直接写入 TiDB
BI 工具直接连接 TiDB，提供秒级的实时计算和分析能力
这一案例中，构建千万及以上数据规模、超过五张表的复杂关联实时查询能力，让业务人员在极短的时间内（大部分报表执行时间为几十到几百毫秒、个别报表秒级别）获得实时交易的详情。
3).未来 HTAP 的场景发展
实时数据处理技术还以某些具体的应用场景为主，从现状来看以事件驱动类、流式管道数据计算类为代表的场景，已经开始使用 HTAP 场景的。未来随着 HTAP 计算能力进一步的提升，实时全量数据的计算将带来更多场景。
4. 面向未来的架构趋势
1).云原生
从未来的发展趋势来看，云方向是一个大的趋势。
从上图可见，云数据库的发展经历了几个阶段，从云托管、云服务、云原生之路。
云托管，是最接近传统数据库系统的部署模式。本质是将原本部署于IDC机房内物理服务器上的传统数据库软件部署在了云主机上。这种模式下，云平台提供诸如高可用、异地灾备、备份恢复、数据安全、SQL审计、性能优化和状态监测等企业级数据库管理能力，用户可减少运维投入即可享受之前同等的服务水平。
云服务，之前的托管架构中，受限于传统数据库架构的局限，未能完全发挥云计算的优势。在诸如弹性扩展、高性能、高可用等方面，均有不足。到了云服务时代，充分利用云基础设施的底层能力，提供定制化的数据库产品。
云原生，与之前的云服务架构不同，这一阶段产品将更为充分地利用云基础设施的能力，通过多层资源解耦，可享受云带来的弹性扩展、按需供给、超大规模能力。真正做到了数据库与云的深度结合。从长期来看，金融机构逐渐把业务和技术向云原生演进，实现传统应用迁移上云和云原生改造是重要的方向。在这个过程中需要考虑分布式数据库对 K8s、微服务应用的支持，提供高效、弹性调度能力，同时需要兼顾开发运维和敏捷度。
2).多云方向
云作为未来主流的资源供给方式，多云必然是企业不得不考虑的问题。多云通常指金融机构同时采用多种不同的云环境组合来满足业务需求的多样性和金融业监管的要求。如何围绕数据打造面向未来的多云 IT 架构，满足在多云之间提供数据服务能力，摆脱单一供应商的弊端，是必须考虑的问题。多云架构对分布式数据库的考察重点聚焦于跨地域、跨公有私有云、跨本地 IDC 和 K8S 的部署、服务提供与统一运维能力等。
1. 金融业数据库选型背景
随着企业数字化转型深入，对于数据使用场景也呈现多元化趋势，正有越来越多数据被企业利用起来。金融行业作为数据库应用“高地”，这一趋势表现更为明显。同时我们也看到，近些年来数据库领域也发展迅速，有分布式数据库、多模数据库、云数据库为代表的产品不断涌现。这些新兴数据库在特定场景有很好的使用前景。基于上面两种趋势，金融行业很多企业都在面临选择数据库的问题。
1).选型技术层面要素分析
从技术角度来看，在数据库选型中有哪些要素需要考虑呢？下面以近期比较关注的分布式数据库的选型为例，说明下重点考量的技术要素。
分布式事务
分布式架构，自然会带来分布式事务的问题。由于需要跨节点的网络交互，因此较单机事务会有很多损耗。随之带来的是事务处理时间较长、事务期间的锁持有时间也会增加，数据库的并发性和扩展性也会受到影响。针对单笔事务来说，分布式事务执行效率是肯定会有降低的，分布式带来的更多是整体处理能力的提升。
性能
由于分布式数据库通常使用的二阶段提交和各节点之间的网络交互会有性能损耗，分布式数据库优势不是单个简单SQL的性能，而是大数据量的SQL查询，每个节点会将过滤之后的数据集进行返回，会提升性能，并且分布式数据库的优势是并发，大量的SQL并发也会比单机数据库强大，应用需要做分布式架构的适配，将串行执行机制尽量都改造成并发处理。对于含有需要节点间数据流动的SQL语句的事务，OLTP类的分布式数据库处理效率一般较差，事务处理时间会较长，事务期间的锁持有时间也会增加，数据库的并发性和扩展性也会受到影响。建议尽量改造存在跨节点数据流动的SQL语句（主要是多表关联）的事务。
数据备份
分布式数据库的一致性保证通过内部时钟机制所提供的全局时间戳，所有节点都会遵循该机制，所以备份恢复的增量也是基于全局时间戳，但是分布式数据库的备份解决方案最重要的标志为是否支持物理级的备份，物理级的备份会比逻辑的备份性能吞吐大很多，还有就是是否支持一些分布式备份方案，比如S3协议接口，是否支持压缩等功能。分布式数据库基本都具备备份和恢复方案，通常从备节点进行连续备份（全量+日志），恢复的时候指定节点进行恢复到指定时间点，整个过程可配置自动任务、自动执行。
高可用
分布式数据库大多都是基于多数派协议，同城双中心不适合多数派的要求，同城数据级多活建议采用三中心部署。如果同城主备可以采用集群级的异步复制，异地建议采用集群级的binlog异步复制，建议实例的主备节点设置在同城两个双活数据中心，仲裁节点三机房部署；异地灾备单独启实例与本地实例进行数据库间同步，也可以将本地备份文件T+1恢复到异地灾备。
数据一致性
分布式数据库大多都是通过获取全局时钟时间戳，采用二阶段提交，可以实现一致性的保证，分库分表架构对于事务的一致性，需要应用层考虑，比如通过合理的分区键设计来规避。部分分布式数据库对于跨节点事务目前还是实现的最终一致，对于全局一致性读，一般通过引入类似全局时间戳的组件统一管理全局事务，在数据库选型时可以重点关注厂商对这一块的实现。如果目前暂时无法提供全局一致性读的分布式数据库，对于要依赖分布式事务“中间状态”的业务，优先进行业务改造进行规避，其次通过合理的数据分片设计让其在单节点内完成。
数据分析
分布式数据库，多采用存算分离架构。针对数据分析场景，需要对数据从下层存储节点上移到计算节点，这对分布式数据库提出了更高的要求。一方面可通过算子下推等技术，减少需传输到计算节点的数量；一方面针对汇聚后的结果需要通过流式处理等方式，规避诸如OOM的问题；此外也可采用如MPP等并行处理技术，加速数据分析过程。
2).选型过程问题痛点分析
在选型过程中，会遇到来自以下几方面的痛点。
一是由于分布式数据库整体架构还比较新，也是近十年来逐步发展完善的。针对新型架构的诸多特点，包括厂商和用户还都在不断摸索积累之中，还需要有个长期实践的过程。此外，新架构也需要有个逐步成熟完善的过程。
二是大量产品来自国内数据库厂商，其发展周期相对较短，还需要在产品成熟度、稳定性、周边生态等方面不断完善。对于用户来说，一方面需面临产品多、技术栈多的现状；另一方面还需面对成熟度不足等问题，存在较多痛点。
三是近些年金融行业发展迅速，各种新的业态产品不断涌现，这些对作为底层数据基础的数据库也提出了更高的要求。
四是随着内外部环境的变化，自主可控等问题受到更多的关注。金融行业首当其冲，针对上述问题也需要引起足够的重视。在数据库选型问题上，也需要考虑这一因素。这无疑对用户选择带来一定困难。
2. 数据库选型技术架构
1).分布式路线分析
针对分布式数据库的发展路线，大体可分为两种：
分布式中间件
这种架构是从中间件路线演进而来。其采用存储与计算分离架构，底层采用标准单机数据库，副本间基于数据库主从复制机制。上层承担计算，并可将部分计算下推到存储节点执行。这种架构在分布式事务、全局MVCC等方面，往往存在一定难点，各厂商也有各自解决之道。
原生分布式
这种架构正是受到Google论文影响演进而来。其采用存储与计算分离架构，底层采用单机库(不一定是关系型)，副本间采用分布式一致性协议完成复制，支持多数派提交。上层承担计算，并可将部分计算下推到存储节点执行。
2).重点需求满足情况
针对上述遇到的痛点，两类产品实现逻辑也所有不同。
3). 路线场景分析
从数据使用场景来讲，可大致按下面进行划分：
针对不同的场景，不同分布式数据库路线产品各有所长。
针对事务类场景下，强调高并发联机交易、对分析能力要求不高的场景比较适合分布式中间件路线产品。
针对事务类及事务/分析混合类场景，既要满足常规联机交易场景的同时，还需满足分析类的一部分能力，这种情况比较适合原生分布式产品。基于原生分布式的 HTAP 数据库，用一个数据平台应对规模化交易和实时分析，提升业务决策的时效性，降低数据技术栈的复杂性，越来越多的混合负载需求推动了 HTAP 在金融场景的落地。
3. 金融业 HTAP 应用场景实践
1). 金融场景下 HTAP 的分析
在金融企业数字化转型的过程中，各类业务对“海量、实时、在线”的数据需求变得愈发迫切。在金融企业运营场景中，实时推荐、精准营销是企业提升竞争力的一大因素。在企业风险控制场景中，实时风控、反欺诈等业务开展可以更早地识别和阻断风险可以让企业减少损失，HTAP正是基于上述背景诞生出的需求，为各类实时数据处理需求提供了解决方案。
2).某金融用户 HTAP 的架构设计和实践
随着金融市场同业业务的蓬勃发展，业务部门对于交易数据的实时统计分析和展现有了急切的需求。基于大数据技术栈的 T+1 报表模式，已无法满足业务部门通过实时分析交易发生情况来防范风险以及提供决策的需求，迫切的需要找到一种能让数据实时变现的解决方案。结合金融行业特点，在技术选型过程中，重点考察待选产品如下能力：包括承载业务复杂查询处理、海量数据容量存储、应用透明无侵入、开发协议可适配及混合负载下的表现等。经过测试，选择 TiDB 作为基础数据库平台。通过一段时间上线使用，满足业务场景，基于其 HTAP 的特性，打造金融市场实时数据平台，目前已投产了灵活报表和交易对手分析等功能。整个处理流程包括：
Flink 消费交易系统产生的实时增量数据，对部分事实表进行拉宽处理并写入TiDB
维表和其他明细表直接写入 TiDB
BI 工具直接连接 TiDB，提供秒级的实时计算和分析能力
这一案例中，构建千万及以上数据规模、超过五张表的复杂关联实时查询能力，让业务人员在极短的时间内（大部分报表执行时间为几十到几百毫秒、个别报表秒级别）获得实时交易的详情。
3).未来 HTAP 的场景发展
实时数据处理技术还以某些具体的应用场景为主，从现状来看以事件驱动类、流式管道数据计算类为代表的场景，已经开始使用 HTAP 场景的。未来随着 HTAP 计算能力进一步的提升，实时全量数据的计算将带来更多场景。
4. 面向未来的架构趋势
1).云原生
从未来的发展趋势来看，云方向是一个大的趋势。
从上图可见，云数据库的发展经历了几个阶段，从云托管、云服务、云原生之路。
云托管，是最接近传统数据库系统的部署模式。本质是将原本部署于IDC机房内物理服务器上的传统数据库软件部署在了云主机上。这种模式下，云平台提供诸如高可用、异地灾备、备份恢复、数据安全、SQL审计、性能优化和状态监测等企业级数据库管理能力，用户可减少运维投入即可享受之前同等的服务水平。
云服务，之前的托管架构中，受限于传统数据库架构的局限，未能完全发挥云计算的优势。在诸如弹性扩展、高性能、高可用等方面，均有不足。到了云服务时代，充分利用云基础设施的底层能力，提供定制化的数据库产品。
云原生，与之前的云服务架构不同，这一阶段产品将更为充分地利用云基础设施的能力，通过多层资源解耦，可享受云带来的弹性扩展、按需供给、超大规模能力。真正做到了数据库与云的深度结合。从长期来看，金融机构逐渐把业务和技术向云原生演进，实现传统应用迁移上云和云原生改造是重要的方向。在这个过程中需要考虑分布式数据库对 K8s、微服务应用的支持，提供高效、弹性调度能力，同时需要兼顾开发运维和敏捷度。
2).多云方向
云作为未来主流的资源供给方式，多云必然是企业不得不考虑的问题。多云通常指金融机构同时采用多种不同的云环境组合来满足业务需求的多样性和金融业监管的要求。如何围绕数据打造面向未来的多云 IT 架构，满足在多云之间提供数据服务能力，摆脱单一供应商的弊端，是必须考虑的问题。多云架构对分布式数据库的考察重点聚焦于跨地域、跨公有私有云、跨本地 IDC 和 K8S 的部署、服务提供与统一运维能力等。
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