BI-RADS分类这玩意儿，如何正确看待！
1、先看具体细节
0类：显示不清，需要进一步检查；
1类：啥问题没有；
2类：良性病变；
3类：良性可能性大，恶性几率＜3%；
4a类：恶性几率3-10%；
4b类：恶性几率10-50%；
4c类：恶性几率50-90%；
5类：恶性几率90-95%；
6类：病理已经证实恶性。
2、怎么理解
BI-RADS分类其实是彩超、钼靶、核磁共振检查医生给临床医生看的一种恶性可能性分级，就像开车时司机之间用灯光进行交流，属于专业通用语言！
3、优点
方便医生间交流，引起重视，避免漏诊！
4、缺点
主观性强，可能高估，可能低估，与医生经验和仪器的灵敏度有关！不一定准确！
5、处理
所以，需要临床医生综合考量，判断是否存在恶性可能，是否具有手术指征！对于目前判断困难的，可以短时间随访变化！不能完全依赖分类，因为少部分早期乳腺癌表现为良性，所以分类可能较低，随访观察大小变化是谨慎的选择！
6、患者如何对待
正确对待，专业的事情降低专科医生处理，谨遵医嘱，积极配合！
[鲜花][鲜花][鲜花]
乳腺癌钼靶检查是目前检出率最高，也是最先进的乳腺癌检查方法。它能检测出未出现肿块的乳腺癌。而且对于微小的肿块也能及时发现，并做出相应的诊断。但它也存在不足之处。如辐射大，对致密性乳腺病变分辨力差，对乳房偏小的患者存在漏检的可能，钼巴检查即有优点也有缺点，患者可根据自身情况做出选择。
随着医疗技术水平的提高，乳腺癌的检查方法也在不断的推陈出新。乳腺癌钼靶检查的出现大大提高了乳腺癌的检出率，那么乳腺癌钼靶检查的优点和缺点有哪些?下面我来介绍一下以便患者对这种最新的乳腺癌检查方法有所了解。
首先，我们来说一下乳腺癌钼靶检查的优点。钼靶检查最突出的优点是，对乳腺内细微钙化区域检出时间非常早，这是临床检查无法比拟的，其次，对未出现肿块的乳腺癌，检出率可达80%以上，对于彩超无法分辨的，小于8mm的肿瘤钼靶检查可分辨出是良性还是恶性。这对乳腺癌的早期发现具有重要意义，可大大提高患者的生存机率。另外，钼靶检查还具有分辨率高、方便、快捷、重复性好等优点。
下面我来介绍一下钼靶检查的缺点有哪些:
1、钼巴检查放射性很大，因此对于40岁以下没有乳腺癌高发危险的，都不推荐做钼靶检查。因此这项检查适合年龄较大的女性检查。
2、钼靶检查对致密性乳腺存在的病变判断能力较差，对导管内病变分辨率也不高，需要借助彩超或者核磁共振进行检查确诊。
3、对于乳腺偏小的患者，或合并乳腺增生的情况，不容易诊断，容易出现误诊漏检的情况。
总之，乳腺癌钼靶检查是目前检出率最高，也是最先进的乳腺癌检查方法。它能检测出未出现肿块的乳腺癌。而且对于微小的肿块也能及时发现，并做出相应的诊断。但它也存在不足之处。如辐射大，对致密性乳腺病变分辨力差，对乳房偏小的患者存在漏检的可能，其实正如任何事都不会完美一样，钼巴检查即有优点也有缺点，患者可根据自身情况做出选择。
[微风][微风][微风]
乳腺钼靶、彩超哪个更准确
未哺乳的年轻女性可将乳房彩超当成首选的普查方法。乳腺X线筛查对40岁以上妇女准确性高。
乳房彩超，乳房超声扫描能够发现大多数的乳房肿物，几毫米的肿物超声下一般都能显示，且较容易鉴别乳腺肿物为囊性或实性病变。乳腺癌超声扫描多表现为形态不规则、边界不清楚、内部回声不均匀的低回声肿块，彩色超声可显示肿块内部及周边的血流信号。另外，超声扫描对观察腋窝淋巴结方面具有优势。
乳腺钼靶对于细小的钙化敏感度较高(彩超上可能无法显示)，能够早期发现一些特征性钙化(如簇状沙粒样钙化等，可能是乳腺癌的表现)。但钼靶诊断乳腺疾病的准确性会受到乳腺腺体致密程度的影响，乳房小的肿物(如几个毫米)乳腺钼靶上可能无法分辨。随着年龄的增长，女性乳房腺体会逐渐退化，腺体致密程度下降，所以乳腺X线筛查对40岁以上妇女准确性高。常规乳腺X线检查的射线剂量低，不会危害妇女健康，但正常女性无需短期内反复进行乳腺X线检查。
1、先看具体细节
0类：显示不清，需要进一步检查；
1类：啥问题没有；
2类：良性病变；
3类：良性可能性大，恶性几率＜3%；
4a类：恶性几率3-10%；
4b类：恶性几率10-50%；
4c类：恶性几率50-90%；
5类：恶性几率90-95%；
6类：病理已经证实恶性。
2、怎么理解
BI-RADS分类其实是彩超、钼靶、核磁共振检查医生给临床医生看的一种恶性可能性分级，就像开车时司机之间用灯光进行交流，属于专业通用语言！
3、优点
方便医生间交流，引起重视，避免漏诊！
4、缺点
主观性强，可能高估，可能低估，与医生经验和仪器的灵敏度有关！不一定准确！
5、处理
所以，需要临床医生综合考量，判断是否存在恶性可能，是否具有手术指征！对于目前判断困难的，可以短时间随访变化！不能完全依赖分类，因为少部分早期乳腺癌表现为良性，所以分类可能较低，随访观察大小变化是谨慎的选择！
6、患者如何对待
正确对待，专业的事情降低专科医生处理，谨遵医嘱，积极配合！
[鲜花][鲜花][鲜花]
乳腺癌钼靶检查是目前检出率最高，也是最先进的乳腺癌检查方法。它能检测出未出现肿块的乳腺癌。而且对于微小的肿块也能及时发现，并做出相应的诊断。但它也存在不足之处。如辐射大，对致密性乳腺病变分辨力差，对乳房偏小的患者存在漏检的可能，钼巴检查即有优点也有缺点，患者可根据自身情况做出选择。
随着医疗技术水平的提高，乳腺癌的检查方法也在不断的推陈出新。乳腺癌钼靶检查的出现大大提高了乳腺癌的检出率，那么乳腺癌钼靶检查的优点和缺点有哪些?下面我来介绍一下以便患者对这种最新的乳腺癌检查方法有所了解。
首先，我们来说一下乳腺癌钼靶检查的优点。钼靶检查最突出的优点是，对乳腺内细微钙化区域检出时间非常早，这是临床检查无法比拟的，其次，对未出现肿块的乳腺癌，检出率可达80%以上，对于彩超无法分辨的，小于8mm的肿瘤钼靶检查可分辨出是良性还是恶性。这对乳腺癌的早期发现具有重要意义，可大大提高患者的生存机率。另外，钼靶检查还具有分辨率高、方便、快捷、重复性好等优点。
下面我来介绍一下钼靶检查的缺点有哪些:
1、钼巴检查放射性很大，因此对于40岁以下没有乳腺癌高发危险的，都不推荐做钼靶检查。因此这项检查适合年龄较大的女性检查。
2、钼靶检查对致密性乳腺存在的病变判断能力较差，对导管内病变分辨率也不高，需要借助彩超或者核磁共振进行检查确诊。
3、对于乳腺偏小的患者，或合并乳腺增生的情况，不容易诊断，容易出现误诊漏检的情况。
总之，乳腺癌钼靶检查是目前检出率最高，也是最先进的乳腺癌检查方法。它能检测出未出现肿块的乳腺癌。而且对于微小的肿块也能及时发现，并做出相应的诊断。但它也存在不足之处。如辐射大，对致密性乳腺病变分辨力差，对乳房偏小的患者存在漏检的可能，其实正如任何事都不会完美一样，钼巴检查即有优点也有缺点，患者可根据自身情况做出选择。
[微风][微风][微风]
乳腺钼靶、彩超哪个更准确
未哺乳的年轻女性可将乳房彩超当成首选的普查方法。乳腺X线筛查对40岁以上妇女准确性高。
乳房彩超，乳房超声扫描能够发现大多数的乳房肿物，几毫米的肿物超声下一般都能显示，且较容易鉴别乳腺肿物为囊性或实性病变。乳腺癌超声扫描多表现为形态不规则、边界不清楚、内部回声不均匀的低回声肿块，彩色超声可显示肿块内部及周边的血流信号。另外，超声扫描对观察腋窝淋巴结方面具有优势。
乳腺钼靶对于细小的钙化敏感度较高(彩超上可能无法显示)，能够早期发现一些特征性钙化(如簇状沙粒样钙化等，可能是乳腺癌的表现)。但钼靶诊断乳腺疾病的准确性会受到乳腺腺体致密程度的影响，乳房小的肿物(如几个毫米)乳腺钼靶上可能无法分辨。随着年龄的增长，女性乳房腺体会逐渐退化，腺体致密程度下降，所以乳腺X线筛查对40岁以上妇女准确性高。常规乳腺X线检查的射线剂量低，不会危害妇女健康，但正常女性无需短期内反复进行乳腺X线检查。
【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。
乳腺结节是什么，是癌吗？
近年来，乳腺健康受到越来越多的关注，为了早预防、早发现、早治疗乳腺癌，适龄女性需要定期做乳腺检查，而乳腺超声因具有无创、准确、重复性强、方便等优点，成为乳腺的首选检查方法，然而经常会碰到一些女性朋友拿着乳腺彩超检查报告单咨询：
我这乳腺结节是什么，是癌吗？
我这个BI-RADS是什么意思，严重吗？
乳腺结节有很多种类型，其中一部分为良性结节，例如我们超声最常见的腺病、纤维腺瘤、积乳囊肿、炎性结节等，还有一些虽然是良性结节，但有恶变的风险，比如导管内乳头状瘤;还有一些交界性病变，比如叶状肿瘤等。当然，还有一部分结节是乳腺癌。总结成一句话就是：“乳腺结节是个筐，啥病都能往里装！”
正确的认识乳腺结节，会让你有一个良好而平和的心态，为此，我们超声对诊断出的乳腺结节进行评估分类，也就是BI-RADS分类。
BI-RADS一词，是美国放射学会的“乳腺影像报告和数据系统”（Breast Imaging Reporting and Data System）的缩写，是超声对诊断出的乳腺结节进行的评估分类。
BI-RADS０级
0级是指资料不全，需结合其他检查再评估（临床有体征，超声检查无征象者）。
BI-RADS１级
未发现异常病变，也就是正常乳腺。
BI-RADS２级
良性病变，可基本排除恶性，定期复查即可。
BI-RADS３级
良性病变可能性大，病变的恶性率一般低于2%，建议随访。
BI-RADS４级
可疑恶性病变（恶性的可能性3%-94%）。需要考虑穿刺活检以明确诊断。此级可进一步分为4a、4b、4c三类。
4a：
恶性可能性3%~30%。
4b：
恶性可能性31%~70%。
4c：
恶性可能性71%~94%。
BI-RADS５级
高度可疑恶性（恶性可能性≧95%），应采取积极的诊断及处理。
BI-RADS６级
病理证实为恶性病变，但还未进行治疗的病变，做的治疗前评价。
目前，很多女性朋友加强了乳腺体检的意识，但体检报告上的“乳腺结节”“乳腺肿块”还是引起了部分朋友的恐慌，任其发展有癌变的可能性，但开刀手术切口较大、出血较多、术后留疤、恢复时间较长，让部分女性朋友望而却步。那么，有没有一种方法既能安全地切除乳腺结节，又不会留下疤痕呢？
传统开放式手术是指在乳腺肿物表面开刀，直接将肿物切除。虽然手术过程并不复杂，但对腺体本身的创伤及术后瘢痕成为很多爱美女士的最大顾虑，乳腺微创旋切手术则解决了这一难题。乳腺肿物微创旋切术是在彩色超声引导下能够精确定位临床医生触诊不能触及的乳腺肿物，准确切除病灶（≤2cm）。
生活中如何预防乳腺疾病？
▍定期自测、体检，早发现，早预防。
▍积极调整自己的情绪，保持心情愉快。
▍多运动，女性从年轻开始就应该控制体重；一项研究表明，绝经后肥胖者也较正常体重者乳腺癌发病率高。
▍不抽烟喝酒，长期饮酒的女性乳腺癌风险升高。
▍控制雌激素的摄入，慎吃避孕药，不用含雌激素的化妆品。
▍可以适时补充维生素D，能起到一定预防乳腺癌的作用。
▍保持性生活和谐，避免人流；母乳喂养可降低乳腺癌风险。
近年来，乳腺健康受到越来越多的关注，为了早预防、早发现、早治疗乳腺癌，适龄女性需要定期做乳腺检查，而乳腺超声因具有无创、准确、重复性强、方便等优点，成为乳腺的首选检查方法，然而经常会碰到一些女性朋友拿着乳腺彩超检查报告单咨询：
我这乳腺结节是什么，是癌吗？
我这个BI-RADS是什么意思，严重吗？
乳腺结节有很多种类型，其中一部分为良性结节，例如我们超声最常见的腺病、纤维腺瘤、积乳囊肿、炎性结节等，还有一些虽然是良性结节，但有恶变的风险，比如导管内乳头状瘤;还有一些交界性病变，比如叶状肿瘤等。当然，还有一部分结节是乳腺癌。总结成一句话就是：“乳腺结节是个筐，啥病都能往里装！”
正确的认识乳腺结节，会让你有一个良好而平和的心态，为此，我们超声对诊断出的乳腺结节进行评估分类，也就是BI-RADS分类。
BI-RADS一词，是美国放射学会的“乳腺影像报告和数据系统”（Breast Imaging Reporting and Data System）的缩写，是超声对诊断出的乳腺结节进行的评估分类。
BI-RADS０级
0级是指资料不全，需结合其他检查再评估（临床有体征，超声检查无征象者）。
BI-RADS１级
未发现异常病变，也就是正常乳腺。
BI-RADS２级
良性病变，可基本排除恶性，定期复查即可。
BI-RADS３级
良性病变可能性大，病变的恶性率一般低于2%，建议随访。
BI-RADS４级
可疑恶性病变（恶性的可能性3%-94%）。需要考虑穿刺活检以明确诊断。此级可进一步分为4a、4b、4c三类。
4a：
恶性可能性3%~30%。
4b：
恶性可能性31%~70%。
4c：
恶性可能性71%~94%。
BI-RADS５级
高度可疑恶性（恶性可能性≧95%），应采取积极的诊断及处理。
BI-RADS６级
病理证实为恶性病变，但还未进行治疗的病变，做的治疗前评价。
目前，很多女性朋友加强了乳腺体检的意识，但体检报告上的“乳腺结节”“乳腺肿块”还是引起了部分朋友的恐慌，任其发展有癌变的可能性，但开刀手术切口较大、出血较多、术后留疤、恢复时间较长，让部分女性朋友望而却步。那么，有没有一种方法既能安全地切除乳腺结节，又不会留下疤痕呢？
传统开放式手术是指在乳腺肿物表面开刀，直接将肿物切除。虽然手术过程并不复杂，但对腺体本身的创伤及术后瘢痕成为很多爱美女士的最大顾虑，乳腺微创旋切手术则解决了这一难题。乳腺肿物微创旋切术是在彩色超声引导下能够精确定位临床医生触诊不能触及的乳腺肿物，准确切除病灶（≤2cm）。
生活中如何预防乳腺疾病？
▍定期自测、体检，早发现，早预防。
▍积极调整自己的情绪，保持心情愉快。
▍多运动，女性从年轻开始就应该控制体重；一项研究表明，绝经后肥胖者也较正常体重者乳腺癌发病率高。
▍不抽烟喝酒，长期饮酒的女性乳腺癌风险升高。
▍控制雌激素的摄入，慎吃避孕药，不用含雌激素的化妆品。
▍可以适时补充维生素D，能起到一定预防乳腺癌的作用。
▍保持性生活和谐，避免人流；母乳喂养可降低乳腺癌风险。
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