内存涨价、硬盘涨价、CPU也不便宜，硬件成本一路飙升，企业的IT预算越来越紧。GBase 8c作为一款高性能分布式HTAP数据库，从列存储压缩、冷热数据分层、内存精准管控、国产CPU适配到磁盘I/O调优，用五招硬核技术帮企业把硬件成本打下来。<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/-XEhB0DLXxM96MgKrbsYQ/微信图片_2026-04-08_114312_589.jpg">第一招：列存储+压缩，存储需求直接砍半传统行存储数据库，数据放得“松散”，压缩率低。数据一多，就得不停加硬盘。GBase 8c支持列存储，只加载查询需要的列，配合LZ4、ZLIB等压缩算法（LZ4快，ZLIB压得狠），压缩比能达到2到20倍。再加上智能索引，能快速跳过不符合条件的大块数据，扫描量大幅减少。省钱效果：存储需求降低50%到95%。原来买10块硬盘，现在可能只需要5块甚至更少。实战：某金融头部企业用GBase 8c搭建数据分析平台，每秒完成上千次复杂查询，BI报表秒级出图，存储成本省了一大截。第二招：冷热分层，不让冷数据空占“豪宅”企业里80%的数据其实是“冷数据”——历史订单、日志归档，几个月甚至几年都不查一次。但它们却躺在昂贵的SSD上，白白浪费钱。GBase 8c能自动识别冷热数据：热数据留在SSD保证性能，冷数据自动迁移到便宜的HDD或对象存储。全程自动，不用人工干预。省钱效果：存储成本降低40%到60%。冷数据不必再占“豪宅”资源。实战：某制造企业把生产线实时监控数据（热）和历史生产数据（冷）分开管理，实时分析不卡顿，历史存储不烧钱。第三招：内存精准管控，不浪费每一兆内存价格居高不下，传统数据库经常“吃”得太多，实际占用远超预期，动不动就要扩容。GBase 8c通过内核参数精确控制内存使用，按公式（物理内存×0.665/(1+主节点个数)）配置，优先把内存给核心操作。内存使用率能从不足50%提升到85%以上。省钱效果：内存采购成本减少20%到30%。实战：某城商行核心系统改造中，GBase 8c的内存精细化管理让交易业务在国产化环境下平稳运行，没多花一分冤枉钱。第四招：国产CPU深度适配，同等硬件性能翻倍国产化趋势下，传统数据库对龙芯、鲲鹏等国产CPU适配不足，往往需要买更高配置的CPU才能跑得动。GBase 8c深度适配国产CPU，并通过“绑核”技术，把数据库线程固定到特定CPU核心上运行，减少上下文切换和跨核开销，充分发挥多核性能。省钱效果：同等配置下吞吐量提升30%到40%，延缓扩容需求。举个例子：16核国产CPU（约8000元/颗），传统模式可能需要24核（12000元/颗），用GBase 8c，单颗CPU就能省4000元。实战：GBase 8c已落地城商行网贷平台、身份认证平台等多个场景，全平台技术自主可控，硬件成本还更低。第五招：磁盘I/O调优，延缓扩容省后续投入传统数据库I/O频繁，硬盘损耗快，动不动就要提前更换、扩容。GBase 8c优化缓冲区配置，减少不必要的I/O次数。同时调整内存参数，增大排序和哈希操作的内存使用量，避免因内存不足而把数据写到磁盘上。这样一来，高速硬盘的读写压力小了，硬盘寿命长了，扩容也能往后推一两年。省钱效果：I/O次数减少40%到50%，硬盘寿命延长30%，扩容延缓1到2年。实战：某华东证券公司用GBase 8c支撑了4000台设备稳定运行，而原竞品数据库在2000台设备时就已经崩溃了。GBase 8c用五招硬核技术，从存储、内存、CPU到I/O，全链路精准降本。不是省钱降质，而是让每一分硬件投入都产生最大价值。 &nbsp;

硬件成本暴涨之下 | GBase 8c打造端到端成本优化方案

明明只想查几列数据，数据库却把整行数据都拽进内存，结果内存爆了、查询慢了、并发没了。GBase 8a的“晚期物化”技术，专门解决这个问题。它用“行号”代替真实数据跑完所有中间计算，只在最后一步才把需要的列解压、拼装、加载。实测下来，内存占用能省几十到上百倍。本期内容就来拆解这套“拆包延迟”的黑科技。<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/EET7-_fcpeTq5bz3yYx6R/微信图片_2026-04-07_093924_654.jpg">传统物化：为什么内存总是不够用？先解释一个概念：“物化”，就是把查询的中间结果变成实实在在的数据集。传统数据库（包括普通列存）采用“早期物化”：查询时先把整行数据读出来、拼好，再执行过滤、聚合。比如一张表有100列，只想查5列，但系统先把100列全加载到内存，再把不需要的95列扔掉——内存浪费严重。 在OLAP大表分析场景中，这种浪费会被放大。几亿行数据，每行几百字节，还没开始算，内存先被撑爆了。晚期物化：把“拆包”留到最后GBase 8a的晚期物化，逻辑很简单：“全程用行号（Row ID）计算，只在最后一步才加载真实数据。”整个流程分三步：01 Smart Scan智能过滤利用列存自带的智能索引，快速跳过不满足条件的数据块。索引维护自动化，用户不用管。02 行号标记全程运算在过滤、JOIN、聚合等所有中间操作中，只传递行号。行号只占几十字节，而整行数据可能几百甚至几千字节。这一步就把内存占用压到了极致。03 晚期物化生成结果等所有计算完成，确定最终结果集后，才去解压需要的列，拼接成完整行，返回给用户。一句话总结：先干活，后打包。无关数据全程不沾内存。效果实测：几十倍到上百倍的内存节省假设一张1亿行的表，要查5列数据，最终结果集是100万行。<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/9qYY2ooAjuILSAUsrbXN7/微信图片_2026-04-07_094026_004.png">结果：内存占用从“几百MB甚至几GB”降到“几十MB”。实测中，大表聚合、多表大JOIN场景，内存从几十GB降到几百MB，下降几十到上百倍。除了省内存，还能降CPU和I/O：只解压需要的列，只读取需要的数据，无效操作大幅减少。怎么用？默认开启，参数可调1. 默认自动启用&nbsp;针对列存表，GBase 8a默认开启晚期物化，不用人工配置。行存表、小表、临时表会自动跳过。2. 两个核心参数<ul><li>gbase_parallel_threshold**（并行物化阈值）&nbsp;</li></ul>结果集行数超过该值时，启用并行物化（快但占内存）；否则串行物化（慢但省内存）。默认10000。 &nbsp;<ul><li>内存紧张、高并发场景：调大到50000，多用串行物化，省内存。 &nbsp;</li><li>内存充足、追求速度：调小到1000，多用并行物化，提效率。</li><li>gbase_result_threshold**（结果集上限）</li></ul>防止结果集过大导致内存溢出。默认极大值（128TB），基本不限制。 &nbsp;<ul><li>内存紧张时，可设为单节点最大表行数的2倍，或固定行数（如2亿），防止单个查询撑爆内存。 &nbsp;</li></ul>最佳实践：晚期物化+SQL优化，效果翻倍1. 内存堆分配要合理晚期物化的中间计算主要消耗“计算堆”（gbase_heap_large），这块内存要管够。推荐比例（基于物理内存）：<ul><li>数据堆：60%</li><li>计算堆：24%</li><li>临时堆：8%</li><li>总内存上限：80%</li></ul>2. SQL写法要“抠门”<ul><li>禁止SELECT *：只查需要的列，否则多列拼接会抵消晚期物化优势。</li><li>过滤条件前置：WHERE子句越严格越好，提前筛掉无效数据。</li><li>大表先过滤再JOIN：关联前先缩小大表范围，避免全量数据参与运算。</li><li>避免大结果集排序：排序会把全量结果集加载到内存，尽量在物化后排序，或加LIMIT限制。</li></ul>3. 高并发场景做好内存保护<ul><li>控制并发会话数，避免多个查询叠加耗尽内存。</li><li>设置单个会话的算子内存上限。</li><li>用监控命令实时观察物化内存占用，及时调整异常查询。</li></ul>实战效果<ul><li>大表聚合（10亿+行）：内存占用下降70%-90%，查询速度提升30%以上。</li><li>多表大JOIN（3张亿级表）：中间结果内存从几十GB降到几百MB，查询从分钟级到秒级。</li><li>高并发报表：相同硬件，并发查询数提升2-5倍，报表延迟平均降低40%。</li></ul>晚期物化的核心，就是“按需物化、精准控存”，用最小的代价跑完中间计算，只在最后一刻才打包数据。对于海量数据OLAP场景，这是GBase 8a区别于传统数据库的关键优势之一。 &nbsp;

晚期物化：GBase 8a的“内存减负术”

数据库领域始终面临一个经典选择：是借助开源内核进行二次开发，还是坚持从零起步完全自主研发？前者看似走捷径，后者看似走弯路。但南大通用自主研发的云原生数据仓库GBase 8a MPP Cluster（简称：GBase 8a）用十几年时间证明了一件事：真正的“根自研”，不是技术洁癖，而是对长期可控的终极负责。99%的代码自主率，从2008年列存起步，到如今支撑400PB数据、服务金融电信核心场景。本文将深入解析这套“根自研”数据库，相较于开源定制方案，究竟具备哪些核心优势。<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/yh64QPxAS0jfagXH_znsq/微信图片_2026-03-31_094735_478.jpg">底层架构：自己盖楼，还是买别人地基盖楼？开源定制数据库，就像买了一块现成的地基（开源内核），然后往上盖楼。地基好不好？能用。但想改地基结构？基本没戏。承重墙在哪、排水怎么走，全听原设计师的。完全自研数据库，是从挖地基开始，自己画图纸、自己浇混凝土。楼想盖多高、房间怎么隔、管道怎么走，全由自己定。GBase 8a走的就是这条路。2008年启动研发时，市场上已经有开源列存引擎，但团队选择从底层写起，聚焦列存储、数据压缩、智能索引这些核心功能。2011年推出分布式版本，2015年升级为联邦架构（管理集群与数据集群分离），再到2018年支持千节点以上规模——每一步架构迭代都由自己主导，不受任何开源社区节奏约束。结果是：这套架构管理15PB以上结构化数据，在某国有大行、铁路售票系统等核心场景稳定运行。地基是自己的，想怎么扩就怎么扩，想怎么改就怎么改。这就是“根自研”的底气。&nbsp;演进路线：不被别人牵着鼻子走开源定制数据库的演进，有些像坐公交：车往哪开，就只能跟到哪。开源社区发布了新版本，得跟着升级；社区砍掉某个功能，也得跟着删；社区哪天不维护了，可能就要卡在半路。完全自研数据库的演进，是开私家车。方向盘在自己手里，油门刹车自己踩，想去哪就去哪。GBase 8a的演进路线就是最好的证明。2009年单机版→2011年分布式版→2014年性能增强版→2019年国产生态适配版（支持鲲鹏、海光、飞腾等国产芯片，适配麒麟、UOS等国产操作系统）→后续云原生、实时分析方向——每一步都围绕国内行业客户需求，而不是跟着开源社区的节奏走。政府要合规、金融要稳定、电信要高效，产品就往这些方向迭代。2020年打榜TPC-DS拿下单核算力最优成绩，实现对国外竞品的超越，靠的正是这种“自主规划”的能力。&nbsp;风险兜底：出事了找谁修？开源定制数据库，代码来自全球开发者，知识产权归属复杂。万一出了安全漏洞，谁负责修？遇到极端故障，谁兜底？如果社区不提供补丁，或提供补丁的速度跟不上业务需求，就只能干等。完全自研数据库，所有代码自己写，所有专利自己申请，所有漏洞自己排查。出事了，自己团队上，不需要等任何人。GBase 8a累计获得近百项专利授权，核心技术拥有全部自主知识产权。从研发初期就建立完整的安全管控体系，支持数据加密、审计日志、国密算法。在某省财政大数据平台实现0故障运行400余天，在铁路售票系统、某国有大行大数据平台等关键场景稳定运行。这些都不是靠开源社区“施舍”来的，而是靠自己的技术团队一关一关守出来的。&nbsp;GBase 8a的“根自研”之路：三个关键阶段这套能力不是一天练成的。回头看GBase 8a的发展历史，清晰地分成三个阶段：<ul><li>2008-2010年 列存起步：从单机版列存数据库开始，聚焦列存储、数据压缩、智能索引，确立“完全自主研发”路线。</li><li>2011-2017年 MPP成熟：推出分布式版本，升级联邦架构，支持300+节点，在电信、金融、政企多个行业锤炼。</li><li>2018年至今 全面超越：支持千节点以上规模，全面适配国产芯片与操作系统，代码自主率稳定在99%，管理数据总量超400PB。</li></ul>每一步都没有依赖开源内核，每一个版本迭代都围绕客户真实需求。这不是技术洁癖，而是对长期可控的执念。开源定制数据库有它的价值：快速起步、低成本验证。但当面对金融核心系统、政务关键平台、电信亿级用户时，“根自研”的价值就凸显出来了：架构自己控、演进自己定、风险自己兜。GBase 8a用99%的代码自主率、十几年持续迭代、400PB数据管理实践，证明了一件事：真正的自主可控，不是写在PPT里的，而是从第一行代码开始，一行一行写出来的。在国产数据库这条路上，“根自研”或许是最慢的路，但也是走得最远的路。 &nbsp;

“根自研”vs“开源定制”：GBase数据库用99%代码自主率筑牢安全可信底座

针对硬件价格暴涨，采购成本高企，项目招标预算覆盖不住成本的当口，GBase系列不同数据库的产品特性与功能，都能满足降低硬件配置、减少硬件数量的刚需，是当下数据库采购的最佳选择。在企业数字化进程中，数据库相关的硬件、存储、运维及能耗支出，构成了不可忽视的成本压力。GBase 8s作为集中式OLTP数据库，立足金融、电信、政务等核心场景，以内存伸缩、存储复用、运维自动化、迁移兼容四大能力为支撑，为客户构建起全链路的降本路径。相较于同类产品，综合降本幅度达30%至60%。本期将围绕这四大路径，逐一解析其降本逻辑与落地成效。<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/C3wMvTI4TWjOq3A-iXeQu/微信图片_2026-03-30_142140_595.jpg">内存降本：让每一兆内存都用在刀刃上传统数据库的内存管理，往往是大水漫灌，提前预留大片空间，使用率低。GBase 8s把共享内存拆成三部分，各自独立伸缩：<ul><li>常驻内存段：缓存磁盘数据，通过参数精确控制大小，不留余粮也不浪费。</li><li>虚拟内存段：会话建立、排序、分组、连接都用它，按需申请，用多少取多少，用完即还。</li><li>版本段：存放数据行和事务版本信息，支持快速垃圾回收，不堆积。</li></ul>再加上全局内存上限管控（SHMTOTAL参数），防止数据库把操作系统内存挤爆；低内存保护机制，关键时刻给回滚等关键操作留足“救命粮”。省钱效果：相比竞品“大一统”的内存分配模式，GBase 8s可减少20%-30%的内存占用。案例说话：深圳地铁四期，CLC中心数据库主节点日常连接13000+，虚拟段只用了58GB物理内存，平均每个会话仅占4.5MB。2022年上线至今，零故障运行。&nbsp;磁盘降本：用共享存储把空间省出来传统主备集群，一主三从就要存四份数据，存储成本翻着跟头往上涨。GBase 8s的共享存储集群（SSC）走的是另一条路：<ul><li>存算分离：多个计算节点共享同一份存储，数据只存一次。</li><li>存储复用：集群内所有节点共用一份数据，冗余归零。</li><li>数据压缩：支持行级压缩，最大压缩率可达90%，平均40%-60%。</li><li>双活集群：同城主备中心方案，带宽租用成本比竞品节省50%以上。</li></ul>省钱效果：磁盘成本节约50%以上，存储空间直接砍半。案例说话：某PB级项目，客户买了20TB全闪磁盘阵列。如果采用传统主备集群（一主三从），至少需要80TB。GBase 8s四节点共享存储集群，20TB就够了，磁盘成本节约75%。&nbsp;运维降本：让DBA从“人肉值班”变成“远程喝茶”数据库运维，最贵的是人。GBase 8s的GEM统一运维管理平台，让这件事变得简单：<ul><li>统一监控：一个平台监控所有数据库实例，主动发现潜在故障，提前预警。</li><li>免运维模式：HAC集群支持“hac_alline”免运维配置，日常运维工作量砍半。</li></ul>省钱效果：运维人力投入降低50%以上。案例说话：深圳地铁，GEM统一监控220个GBase 8s数据库实例；广州银行，监控18个实例。一人管几十套集群，不再是神话。&nbsp;迁移降本：从Oracle/MySQL迁过来，一天就能搞定国产化替代，最怕的是迁移——代码要改、应用要测、数据要搬。GBase 8s把这条路铺平了：<ul><li>语法兼容：Oracle语法兼容度95%，MySQL语法兼容度96%。PL/SQL、dblink、flashback……这些高级功能都支持。</li><li>工具加持：MTK全量迁移工具+RTSync实时同步工具，让迁移像搬家一样简单。</li></ul>省钱效果：迁移周期从“月”缩到“天”，人力成本大幅降低。案例说话：2026年3月，两个MySQL迁移项目都是一天完成适配。某大型能源集团供应商管理平台、某省级档案管理系统，一天搞定。&nbsp;全链路比较：不同场景下，到底能省多少？在政务轻量级应用场景中，GBase 8s展现了显著的降本优势。同类产品在相同计算资源配置下，存储空间需占用100GB，而GBase 8s通过高效压缩技术仅需50GB，存储成本直接减半。在运维层面，同类产品仍需投入日常人力维护，GBase 8s则实现免运维，运维人力成本降低50%。综合各项指标，GBase 8s在该场景下的整体拥有成本较同类产品降低30%。GBase 8s的降本之道，不是靠牺牲性能换来的，而是靠技术架构的精耕细作：内存三段式伸缩，省的是硬件成本；共享存储集群，省的是磁盘成本；自动化运维，省的是人力成本；语法兼容+迁移工具，省的是时间成本。四条路径，环环相扣，最终帮客户把每一分钱都花在刀刃上。

GBase 8s破解硬件成本暴涨难题的全链路省钱之道

针对硬件价格暴涨，采购成本高企，项目招标预算覆盖不住成本的当口，GBase系列不同数据库的产品特性与功能，都能满足降低硬件配置、减少硬件数量的刚需，是当下数据库采购的最佳选择。数据库上云已被广泛认可，然而“到底能省多少”，始终缺乏可量化的评估。GBase 8a云数仓（GCDW）用可验证的数据，交出了一份清晰的降本答卷：综合降本50%到90%。本期内容将详细拆解GBase 8a云数仓的“省钱方法论”，深入剖析其背后的技术逻辑与实践路径。<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/PR1I1JrTKaAEOO6VEdEzP/微信图片_2026-03-26_101544_896.jpg">传统数仓的“钱”都花哪儿了？传统数仓的账本，翻开来密密麻麻：硬件：高端服务器、专用存储，采购成本就占大头存储：多副本冗余、低效压缩，数据越多越烧钱计算：固定配置、资源闲置，高峰不够用、低谷全浪费软件：国外许可费用高昂人力：部署复杂、运维繁琐，DBA团队常年待命能耗：高负载、低能效，电费单越看越心疼GBase 8a云数仓的解决方法是：把这六本账，一本一本打下来。第一招：存算分离 告别资源错配与闲置传统存算一体架构，存储和计算绑在一起。想扩充计算能力，就得连存储一起扩，数据被迫搬家，资源闲置是常态。GBase 8a云数仓采用存算分离架构，存储归存储、计算归计算，两者独立扩缩容。业务高峰来了，秒级拉起计算节点；低谷到了，计算资源自动回收。资源供给周期从“周级”缩短到“小时级”，告别浪费。省钱效果：计算资源利用率提升1倍，节省50%以上计算成本；一份数据被多业务共享复用，节省30%以上存储成本。更妙的是，它支持利旧部署，兼容x86标准服务器，不用硬上高端设备，节省硬件投资。第二招：极致压缩 让数据“瘦身”进仓库存储成本高，很大程度是因为数据太“胖”。GBase 8a云数仓的列式存储加上三级压缩技术，最高压缩比达1:30——原来30TB的数据，现在1TB就装得下。这是什么概念？行存数据库压缩比通常不超过1:2，Hadoop开放格式数据存储不超过1:5。GBase 8a直接把存储空间砍下50%到90%。再加上冷热数据智能分层，冷数据扔到低成本对象存储，热数据留在高速存储，既省了钱，又不影响查询效率。无副本存储+对象存储的EC高可用机制，存储密度比三副本高1倍以上，用更少的硬件存更多的数据。第三招：性能为王 把计算效率打上去省钱不能牺牲性能。GBase 8a云数仓的MPP分布式并行计算引擎，让查询性能比传统数据库提升10到100倍，比Spark等Hadoop生态计算引擎提升2倍以上（同样4节点、10TB TPCDS场景，GBase 8a总耗时不足2万秒，Spark超6万秒）。性能提升了，单位数据处理成本自然降低。同样算力可以处理更多数据，或者用更少算力处理同等数据。再加上资源池与优先级调度机制，多业务并发不争抢，整体利用率提升。节电效果也相当可观，可以做到节省30%到50%的电费。第四招：湖仓一体 把数据孤岛填平传统架构里，数据湖和数仓是两套系统，数据来回搬运，ETL链路又长又复杂。GBase 8a云数仓的湖仓一体能力，让Hudi、Hive、Iceberg等数据湖与数仓在元数据和存储层面深度互通。一份数据，湖和仓都能用。结构化数据用MPP引擎跑，半结构化、非结构化数据用Hadoop生态处理，但数据不用搬来搬去。减少冗余复制、简化数据处理链路，ETL计算资源和存储资源双双节省。结果：数据孤岛没了，重复建设没了，开发运维复杂度降了，数据时效性也同步提升。全链路降本：从建设到运维，一本账算清楚把上述能力打包，GBase 8a云数仓在TCO的各个维度都交出硬核成绩单：GBase 8a云数仓将“降本”理念落到实处，用综合TCO降低50%至90%的成效说话。存算分离规避资源错配，极致压缩压减存储开销，高性能引擎释放计算潜能，湖仓一体打通数据壁垒，自动化运维降低人力依赖。在数字化转型的当下，算力可弹性调配，存储可按需扩展，但预算始终有限。GBase 8a云数仓，助力企业以更优成本实现更大价值。&nbsp;实战检验：某保险客户用GBase 8a云数仓后，BI跑批性能提升70%以上，业务决策分析从T+2天提升到T+8小时，人效和决策效率双双提升。某银行的数据挖掘团队，分钟级就能完成云数仓资源申请和数据申请，模型验证及迭代效率从天级别缩短到小时级别——数据价值释放，比钱更重要。GBase 8a云数仓将“降本”理念落到实处，用综合TCO降低50%至90%的成效说话。存算分离规避资源错配，极致压缩压减存储开销，高性能引擎释放计算潜能，湖仓一体打通数据壁垒，自动化运维降低人力依赖。在数字化转型的当下，算力可弹性调配，存储可按需扩展，但预算始终有限。GBase 8a云数仓，助力企业以更优成本实现更大价值。&nbsp; &nbsp;

硬件成本暴涨之下 | GBase 8a云数仓让海量数据告别高昂成本陷阱

传统分析型MPP数据库的搭建，就像装修一套毛坯房，从规划格局到水电改造，从墙面处理到家具进场，每一步都离不开专业师傅，稍有不慎就得返工重来。GBase 8a云数仓（GCDW）用存算分离架构，把这件事变成了“租用精装房”。不用操心硬件规划、不用折腾软件安装、不用纠结扩容搬迁，按需分配资源，分钟级就能拉起一套数仓。本期内容就来拆解这套“柔化”搭建方案，看看它到底怎么帮客户省钱、省事、省心。<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/Ro1XkHUxDIWspuI5GEZ2k/微信图片_2026-03-26_095423_392.jpg">传统数仓搭建有多难？存算一体的MPP数据库，搭建过程堪称“硬核手工活”。9个步骤环环相扣，每一步都考验专业功底：1. 硬件与集群规划：算节点数、配CPU、定内存、选存储、搭网络……上架服务器、装操作系统、调时钟同步，每一步都得精准，资源估少了不够用，估多了又浪费。2. 软件安装与集群初始化：各节点配依赖、设用户、装软件，再分配主节点、数据节点、协调节点角色，配置通信端口、副本策略、全局编码——环境稍有差异，可能就装不上。3. 核心参数调优：并行度、内存池、I/O策略、数据分片、连接数……一堆参数要结合业务场景反复调试，查个慢查询可能就得调半天。4. 数据模型与分布键设计：设计星型模型、雪花模型，规划事实表、维度表结构，还得精心设计分布键、分区键、排序键，稍有不慎数据倾斜，查询性能直接打折。5. 数据接入与ETL：从业务系统抽数、转换、加载，全量同步、增量同步、清洗、加工、调度……一套流程下来，维护成本肉眼可见。6. 权限与安全体系建设：建用户、分角色、配权限，还要做字段脱敏、审计日志、登录策略，一个一个部门配过去，耗时又费力。7. 高可用与备份恢复：配主备切换、做故障容错，再定全量、增量、日志备份策略，定期演练，人力投入少不了。8. 测试与压测：功能验证、SQL兼容、并发压测、数据核对，反复优化慢查询、数据倾斜，测试周期长到怀疑人生。9. 上线与运维体系：割接上线，建监控平台，做日常巡检、问题排查、扩容升级，运维团队随时待命。这一套走下来，没有专业团队根本扛不住。更别提后期扩容还得做数据搬迁，耗时、耗力、还风险极高。存算分离 到底“柔化”了哪些环节？GBase 8a云数仓的存算分离架构，把上面那9步，直接简化成了“三步走”：1. 资源规划，从“算硬件”变成“划资源”不用再操心服务器数量、CPU型号、内存大小、磁盘配置。存储和计算都变成了“资源池”，只需要告诉系统：要多大的存储，要多少计算能力。系统自动分配好，监控能力也自带，不用再单独搭监控平台。2. 弹性扩展，从此告别数据搬迁传统架构扩容，往往要搬数据。数据量一大，搬一次就得几天几夜，中间还可能出问题。存算分离架构，计算资源不够了，直接加计算节点；存储不够了，直接扩存储。二者独立，数据不用搬家，风险归零。3. SaaS化服务，交付周期从“月”到“天”云数仓支持SaaS化服务模式，不用专业团队花大量时间部署、调试，客户按需订阅，几分钟就能拉起一套完整数仓，快速上线业务。GBase 8a云数仓：把柔化价值落地到真实场景GBase 8a云数仓（GCDW）是南大通用基于GBase 8a MPP Cluster演进的下一代云原生、湖仓一体数据仓库产品。它把存算分离的优势，变成了实实在在的能力：核心特性一：云原生弹性扩展计算节点（Warehouse）和管理节点（Coordinator）都是无状态设计，支持在线秒级扩缩容，不用搬数据。存储层支持S3对象存储和HDFS，存储和计算独立扩展，资源不浪费。核心特性二：多租户与资源隔离同一套基础设施，可以给不同部门创建独立的计算资源，计算、存储、权限完全隔离。数据安全有保障，资源利用率还高。核心特性三：湖仓一体通过Catalog和外部表，可以直接访问数据湖里的开放格式数据（Parquet、ORC等）。一份数据，仓和湖都能用，ETL流程大大简化。核心特性四：高性能不妥协虽然存算分离，但通过行列混合存储、智能索引、多级缓存（内存+SSD）、数据预读等优化，性能可以与传统存算一体架构媲美。核心特性五：高可用与灾备支持SQL命令在线备份恢复，两个GCDW实例间可通过数据同步工具搭建双活集群，复杂灾备部署一键搞定。核心特性六：数据共享与迁移租户间可通过IMS服务安全分享数据；提供数据同步工具和DBLink功能，从传统GBase 8a或Oracle、MySQL平滑迁移，业务无缝衔接。哪些场景最适合用？资源错配与潮汐业务月报、季报高峰期，扩资源；低谷期，缩资源。按需分配，成本可控。混合负载与高并发数据跑批和即席查询同时跑，横向扩展计算集群就能扛住并发压力，不用费劲做复杂调优。数据平台整合避免建多个独立数仓导致的数据冗余和复杂ETL，提升数据一致性，简化管理。降本增效资源利用率大幅提升，运维流程简化，部署、扩容、故障处理的人力时间成本都降下来，数仓实施周期缩短，业务价值更快释放。实战检验这套方案不是纸上谈兵。在某银行，GBase 8a云数仓成功承载了监管报送、财会平台、分行集市等多个核心业务系统。存算分离的柔化优势，让资源实现集约化管理，IT成本大幅降低，业务照样高效稳定运行。在数字化转型的今天，算力可以弹性，存储可以按需，但业务不能停、数据不能丢。GBase 8a云数仓，正是用存算分离的柔化架构，帮客户把复杂的事情变简单，让企业把精力放在业务创新上，而不是数仓搭建里。 &nbsp;

GBase 8a云数仓告别数仓毛坯房一步迈入精装修时代

一支穿云箭，千军万马来相见。在数据库管理的江湖里，GBase Data Studio（简称:GDS）正是这样一支“穿云箭”——信号一出，数据响应，集群听令。它将繁杂的命令行化为直观的图形界面，让开发者与管理员从此告别“手写时代”，效率翻倍。<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/Bv4276UlcnJ9uVOC5nw8s/穿云箭.jpg">GDS是什么？GDS是专为GBase 8a数据库（包括单机版、集群版）打造的图形化集成管理工具。它融合了丰富的可视化功能与专业的SQL编辑器，从基础连接到高级开发，为数据库开发者与管理员提供全流程服务支持。更难得的是，它是一款真正的绿色软件——解压即用，零成本部署。基于Eclipse-RCP框架，GDS兼具稳定性与扩展性，通过JDBC驱动与数据库高效通信，无论是单集群还是多集群，都能轻松驾驭。必杀技一：智能连接，一触即达传统的数据库连接，往往需要登录服务器、记忆复杂参数。GDS的第一招，就是化繁为简。只需数据库账号密码，即可建立安全连接。它支持同时维护多个集群连接配置，更厉害的是自动负载均衡功能：创建连接时，只需填入集群的多个管理节点IP，工具会自动选择可用节点进行连接。这意味着，某个节点故障时，连接请求会无缝切换到其他节点，连接成功率和可靠性大幅提升。效果：告别手动切换，连接成功率飙升，运维效率倍增。必杀技二：一目了然，对象尽在掌握当集群中的对象成百上千，命令行查询往往让人眼花缭乱。GDS的第二招，是可视化管理。通过清晰的树形导航，所有对象——用户、数据库、表、视图、索引——尽收眼底。您可以直观地查看、编辑表中数据，就像操作Excel一样简单。对象结构一目了然，再也不用担心“找不到北”。效果：对象管理效率提升，操作失误归零。必杀技三：SQL开发，如虎添翼编写SQL是开发者的日常，但调试、优化往往耗时费力。GDS的第三招，是智能开发环境。内置的SQL编辑器支持语法高亮、智能提示、代码格式化，让代码编写如行云流水。存储过程调试、SQL模板管理、历史脚本复用，一应俱全。复杂查询的执行计划可实时查看，优化从此有迹可循。效果：开发效率倍增，调试时间缩短一半。必杀技四：安全兼容，信创无忧国产化浪潮下，工具的安全与兼容是重中之重。GDS的第四招，是全方位护航。它支持SSH隧道连接与SSL双重认证，确保远程管理数据传输安全，满足企业级合规要求。基于Java开发，GDS全面兼容主流国产CPU（鲲鹏、海光）及操作系统（麒麟、统信），在信创环境中运行稳如磐石。效果：一次部署，全栈无忧，安全合规无死角。在数字化转型与信创替代深化的今天，一款高效、稳定且易用的数据库管理工具，已成为提升IT效能的关键。GDS这支“穿云箭”，正以“专业能力可视化、复杂操作简单化”的理念，帮助越来越多的团队降低运维成本、提升开发效率、保障系统稳定。下期预告：GBase 8a数据库的三种武器·叁「双截棍」，且看它如何让两个集群协同如一，敬请期待。 &nbsp;

GBase 8a数据库的三种武器之贰「穿云箭」：图形化工具GDS

金融行业对数据库的要求，从来都是“天花板”级别的：数据不能丢、业务不能停、监管不能碰、性能不能卡。但要真正做到“金融级”，只靠技术还不够，需要有一整套可量化、可落地、可追溯的服务标准。南大通用自主研发的云原生数据仓库GBase 8a MPP Cluster（简称：GBase 8a）围绕架构评审、上线护航、深度调优、根因分析四大服务，把“金融级”这三个字拆解成一条条硬指标：合规性100%、故障切换秒级、性能提升看得见、根因定位准到代码级。本文将深度解读GBase 8a“金融级服务”的核心能力。<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/ZWLd8TmeJpYW6tCLW0qiL/微信图片_2026-03-24_095809_663.jpg">什么是金融级服务？先把标准定明白金融行业不是普通玩家。数据敏感、监管严苛、业务连续要求高，任何一点闪失都可能引发连锁反应。所以，“金融级服务”不能只靠感觉，必须要有一套可量化的标准。GBase 8a的金融级服务遵循四个原则：合规为先、稳定为基、高效为要、可控为底。所有服务环节都得满足监管要求，有明确的量化指标，流程规范、风险可控，结果可追溯。简单说：每一步都要有据可依，每一件事都要经得起查。四大服务，把“金融级”拆成看得见的标准架构评审 盖楼之前先审图纸金融系统的架构，就像一栋大楼的设计图。图纸有问题，后面再补都难。GBase 8a的架构评审，就是要在动工之前把问题找出来。<ul><li>合规性：架构必须符合监管要求，数据分级分类、权限管控、加密存储一样不能少，评审通过率100%。</li><li>稳定性：支持双活/多活，节点冗余度至少N+1，故障自动切换，业务无感知。</li><li>安全性：传输加密、存储加密、防SQL注入、防数据泄露，安全防护全覆盖。</li><li>可扩展性：横向扩展到百节点以上，扩展过程不中断业务，接口兼容性100%。</li></ul>评审团队由金融行业架构专家、安全专家、合规专家组成，5个工作日内出报告，问题清单必须100%整改闭环。上线护航 开业典礼不能出乱子系统上线，就像新店开业。人流量大、关注度高，出一点问题都很难看。GBase 8a的上线护航，就是要确保这个“开业典礼”顺顺利利。<ul><li>上线准备：全量备份、灾备切换测试（成功率100%）、压力测试（模拟峰值1.2倍流量），方案经过多方评审。</li><li>灰度发布：分批次上线，每批跑4小时监控，无异常才推进下一批。操作日志留存1年以上，失误率≤0.1%。</li><li>上线后验证：24小时不间断监控，业务连续性≥99.99%，核心指标达标率100%。</li><li>应急响应：异常3分钟内启动应急，15分钟定位，30分钟回滚或修复，业务中断不超过5分钟。</li></ul>深度调优 给跑车做性能改装金融业务高峰时段，数据库就像在赛道上飙车。GBase 8a的深度调优，就是给这辆跑车做性能改装，让它跑得更快、更稳。<ul><li>性能调优：核心作业时间压缩到窗口期的60%以下，效率大幅提升。</li><li>资源利用：CPU控制在40%-70%（峰值不超80%），内存≤80%，磁盘I/O≤70%，不浪费也不超载。</li><li>稳定性：调优后7×24小时无宕机、无死锁。</li><li>效果验证：压力测试通过，持续监控1个月，业务体验提升≥30%。</li><li>长效机制：每月一次性能巡检，每季度一次深度调优，响应时间≤24小时，峰值前≤12小时。</li></ul>在某城商行的实践中，GBase 8a让数据加载性能提升3倍，即席查询和统计分析性能提升6倍以上，这就是调优的力量。根因分析 故障发生后的“名侦探”系统出了故障，最重要的是找到“真凶”。GBase 8a的根因分析，就是那个能穿透到底层的“名侦探”。<ul><li>定位准确：简单故障、复杂故障、重大故障，根因定位准确率100%，绝无误判。</li><li>分析深度：穿透到代码、配置、硬件、网络、数据逻辑，结合算子级血缘分析，精准定位数据异常、SQL异常的核心原因。</li><li>解决方案：方案可落地、长效，实施后验证通过率100%，同类故障不复发。</li><li>报告追溯：每起故障形成完整报告，留存3年以上，满足审计要求。</li><li>预防闭环：基于分析结果优化流程、完善监控，实现“发现-定位-解决-预防”闭环。</li></ul>GBase 8a凭什么做到“金融级”？这套标准不是写在纸上的，而是GBase 8a真正具备的能力：<ul><li>架构评审：分布式架构天然支持双活/多活，节点冗余N+1，内置数据分级、权限管控、加密机制，合规无死角。</li><li>上线护航：备份成功率100%，支持灰度部署，应急团队7×24小时待命，已为多家城商行实现零故障上线。</li><li>深度调优：智能索引、查询计划优化、资源调度，让核心业务跑得更快。</li><li>根因分析：监控告警系统+算子级血缘分析，故障定位准、解决方案稳，实现从被动处理到主动预防的转变。</li></ul>金融级服务，不是一句口号，而是一套可量化、可落地、可追溯的标准体系。GBase 8a用架构评审、上线护航、深度调优、根因分析四大服务，把“金融级”三个字拆解成一条条硬指标，用实际能力证明：国产数据库不仅能扛住金融业务的严苛考验，还能把服务做到极致。合规不妥协、稳定不降级、高效不打折。这就是GBase 8a的金融级服务底气。&nbsp;

GBASE南大通用金融级服务把标准融入全流程

金融行业的数据安全，从来不是小事。客户信息、交易流水、信贷数据，哪一样泄露了都是大麻烦。更致命的是，监管要求还不少：等保三级是门槛，商用密码是标配，HSM硬件加密是硬杠杠。这么多要求堆在一起，传统数仓往往顾此失彼。GBase 8a云数仓给出了一个解决方法：把等保合规、商密应用、HSM集成三件事一次性搞定。今天，我们就来深入解析这套为金融数据构筑的“三重防护甲”。<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/bMGAGnYO13KEexLsModiV/640.jpg">金融合规的三座大山：等保、商密、HSM金融机构做数据安全，绕不开三座大山：第一座山：等保三级。这是金融机构信息系统的强制性门槛。GB/T 22239标准从物理安全、网络安全、数据安全等六个维度，给信息系统划了一条红线——证明自己能扛住中等强度的网络攻击，数据不丢、不泄、不乱。第二座山：商用密码。国家密码管理局规范的加密算法（SM2、SM3、SM4等），是金融数据加密的“官方指定用语”。JR/T 0255标准要求，数据存起来要加密、传出去要加密、身份认证要用密码。总之，不能用商密，合规免谈。第三座山：HSM硬件安全模块。只有软件加密还不够，密钥放在哪儿是个大问题。放内存里？可能被偷。放硬盘里？可能被盗。HSM就是一个专用的“硬件保险柜”，密钥生成、存储、使用全在里头完成，私钥永远不出来，物理隔离+防篡改，让黑客无从下手。这三座山，一座比一座高，但必须要翻越。传统数仓要么爬不动，要么爬得慢，GBase 8a云数仓的选择是：一次性修好三条登山道。&nbsp;GBase 8a的三重防护甲：从合规到安全，一步到位GBase 8a云数仓在安全领域具备独特优势：它是首个获得国密局商用密码产品型号证书的数据库，并已通过等保四级及国密局双项评测。基于这一权威认证体系，其为金融场景构建的“三重防护甲”，从数据加密、系统防护到密钥管理，层层适配等保、商密、HSM的合规要求。第一层：数据安全甲 加密+审计+访问控制针对等保三级对数据机密性、完整性、可用性的要求，GBase 8a祭出三招：存储加密：支持SM4等商密算法，对敏感数据进行字段级、表级加密。数据躺磁盘里就是一堆乱码，偷走也白搭。传输加密：SSL/TLS协议配合商密算法，数据在网络里跑的时候，全程“隐身模式”，窃听、篡改统统没门。访问控制：基于角色的权限管理（RBAC），谁能看什么数据、能做什么操作，分得清清楚楚。所有操作自动记录日志，留存6个月以上，等保测评要查，随时可追溯。第二层：系统安全甲 云原生隔离+审计监控+高可用GBase 8a的云原生架构，让系统安全上了个台阶：存算分离：存储和计算独立扩展，多租户资源隔离，不同租户的数据天然分开，跨租户泄露？不存在的。智能审计：系统实时监控所有操作，暴力破解、SQL注入等异常行为自动识别、实时告警，审计日志完整导出，等保测评的“证据链”一步到位。高可用：异地实时备份，RTO≤15分钟、RPO≤5分钟。就算机房出问题，业务也能快速恢复，等保三级对可用性的要求轻松拿捏。第三层：管理安全甲 策略统一+应急响应GBase 8a提供标准安全管理接口，可对接金融机构现有的安全平台，实现策略统一配置、统一监控。密码复杂度、定期更换、多因素认证——这些基础管理功能一个不少。一旦发生安全事件，应急响应机制快速启动，把损失降到最低。&nbsp;硬核升级：HSM+商密，给密钥加个“物理保险柜”只有软件层面的加密还不够，核心密钥放哪儿才最安全？GBase 8a的答案是：放HSM里。GBase 8a支持PKCS#11、JCE等标准接口，可无缝集成主流HSM设备。密钥的生成、存储、使用、销毁，全在HSM内部完成，私钥永远不出来。这意味着就算数据库服务器被攻破，攻击者拿到的也是一堆加密后的数据，真正的密钥躲在HSM里，动不了、偷不走。同时，HSM的硬件加速能力让加密运算效率飙升。金融交易数据加密，每秒数十万笔，响应时间毫秒级，安全没降级，效率也没打折。商密算法方面，GBase 8a全面支持SM2、SM3、SM4，无论是数据加密、身份认证还是数字签名，都能用上“国标密码锁”。JR/T 0255标准要求的，这里全都有。更关键的是，这三层防护不是孤立的，而是融为一体的。商密加密满足等保对数据加密的要求，HSM提升密钥安全等级，审计日志提供测评证据——合规、安全、高效，形成闭环。&nbsp;实战检验：国有大行、保险机构都在用这套方案不是纸上谈兵。目前，GBase 8a云数仓已在多家国有大行、股份制银行、保险机构等金融主体中实现规模化应用，凭借其完善的安全合规能力和高效的数据分析能力，助力金融机构在满足等保三级、商密合规要求的同时，提升数据价值挖掘效率，实现合规与业务的双赢。某国有大行升级核心系统，用GBase 8a搭建了近千节点的风险集市、监管报送平台。客户信息、交易流水等敏感数据，字段级加密存储，HSM管密钥，等保三级一次过。云原生弹性扩展让资源供给从“周级”缩到“小时级”，效率提升30%以上。某大型保险机构用GBase 8a建客户数据平台，SM4加密存储、SM2身份认证、HSM管密钥，客户隐私守得严严实实。数据分析效率上来了，产品设计优化、理赔效率提升，合规与业务双赢。金融行业的数据安全，从来不是选择题。等保三级、商密、HSM，都是必答题。GBase 8a云数仓的选择是：不把这三件事分开做，而是一次性修好三条登山道。作为首个获得国密局商用密码产品型号证书的数据库，GBase 8a用云原生架构、全维度安全能力、HSM与商密深度融合，给金融数据穿上了“三重防护甲”。合规不妥协，安全不降级，效率不打折。这或许正是金融机构在数字化转型中最需要的那份“安全感”。未来，GBase 8a将持续迭代，让安全更智能，让效率更稳健，为更多行业场景提供双重保障。 &nbsp;

GBase 8a云数仓以HSM加商密技术筑牢金融等保三级防线

你有没有遇到过这样的困境：想挖掘数据价值，又怕数据泄露；想共享数据协作，又怕触碰合规红线。数据要么锁在保险柜里“吃灰”，要么搬家途中“裸奔”——这几乎是每个数据敏感行业的心头之痛。GBase 8a云数仓（GCDW）给出了一个两全其美的解法：数据不动，计算动。让原始数据安安稳稳待在本地，让计算能力主动“上门服务”，在守住隐私底线的前提下，把数据价值榨干榨净。本期内容，我们就来拆解这套“数据躺平，计算打工”的黑科技。<img src="https://cdn.gbase.cn/jinwei/uploads/wnafHR-FU9JRr7rhBQ5Qq/微信图片_2026-03-17_092349_282.jpg">数据不动计算动：反传统的解题思路传统数据处理是什么模式？想要分析数据，就得把数据从A点搬到B点，清洗、加工、计算，之后数据还得搬回去或直接复制一份。这种“数据追着计算跑”的模式，在数据量小的时候还能凑合，一旦数据量冲到PB级，搬家成本高得离谱，更致命的是——数据每搬一次家，泄露风险就翻一倍。“数据不动计算动”完全反着来：原始数据老老实实待在本地，计算任务拆成小块，分发到数据所在的节点去执行，最后只把计算结果汇总回来。数据没出门，活儿干完了，合规底线守住了，数据孤岛也打通了。金融、医疗、政务这些对隐私及其敏感的行业，直接把这套思路奉为圭臬。GBase 8a云数仓的三板斧GBase 8a云数仓三步走，从架构底层把“数据不动计算动”这一理念刻进了DNA。存算分离，让数据和计算“各回各家”传统数仓里，存储和计算是绑死的——如果想扩计算能力，就得连存储一起扩，数据被迫搬家，成本迅速上涨。GBase 8a云数仓采用存算分离架构，存储归存储，计算归计算，两者独立发展、互不干涉。原始数据固定在专属存储节点上，稳如泰山。计算节点则像个“共享单车”，随用随取、按需扩容——业务高峰来了，秒级拉起一批计算节点；业务低谷走了，计算资源自动释放。计算能力主动“上门找数据”，数据不用再折腾搬家。这套操作下来，资源成本能省30%以上，数据泄露风险更是降到最低。MPP引擎，让计算“就地干活”数据不动了，计算怎么动？靠的是MPP（大规模并行处理）分布式计算引擎。系统把一个大查询拆成无数小任务，分发到数据所在的各个节点上，让每个节点在自己的地盘上“就地干活”，最后只把计算结果汇总回来。这意味着什么？查PB级数据，不用等数据慢慢传过来，而是让成千上万个节点同时帮助计算，查询响应直接杀到秒级，性能比传统架构提升10到100倍。而且传输的只是计算结果，不是原始数据，带宽消耗大大降低。隐私计算，让数据“可用不可见”有些场景更复杂——比如几家银行想联合做风控建模，但都不想把客户数据交给对方。GBase 8a云数仓支持联邦学习、隐私集合求交等隐私计算技术，让多方在不交换原始数据的前提下协同计算。各家数据老老实实待在自己家里，只交换加密后的模型参数或计算结果。最终模型建起来了，风控能力提升了，同时也没看到对方的原始数据。这才是真正的“数据可用不可见”。实战检验：金融、保险、政务都用了这套理念不是纸上谈兵。某国有大行和GBASE南大通用成立联合创新实验室，用GBase 8a云数仓升级核心系统，近千节点规模支撑起风险集市、监管报送、财会平台等关键场景。原始数据始终留在银行本地，计算节点动态调度，资源供给从“周级”缩短到“小时级”。合规严苛的金融行业能放心用，说明产品确实扛得住。中国人保寿险用GBase 8a集群搭建数据仓库，近百节点承载百余TB数据，分公司BI业务跑批性能提升了70%以上，夜间跑批任务5小时内搞定。数据价值被充分释放，效率飞涨。另外，还有政务、电信、电力这些手握海量敏感数据的行业，也在用GBase 8a云数仓守住合规底线，激活沉睡的数据资产。不止安全，还要省钱除了隐私保护和计算效率，GBase 8a云数仓还有两个隐藏技能：省钱和省空间。它的列存储压缩比最高能达到1:30，意味着原本需要30TB的空间，压缩后1TB就够用，存储和硬件投资直接打骨折。同时，它支持4096节点规模扩展，从小打小闹到超大规模都能兜住。凭借这套硬核能力，<a href="https://www.gbase.cn/news/3871">GBase 8a云数仓成功入选《2025中国云生态典型应用案例集》</a>，成为“数据不动计算动”理念落地的标杆产品。数据安全法、个人信息保护法接连落地，“数据不动计算动”不再是技术选项，而是合规必选项。GBase 8a云数仓用存算分离、MPP引擎、隐私计算这套组合拳，让数据在“躺平”的状态下也能被充分挖掘价值，既守住隐私底线，又打通数据孤岛。未来，GBase数据库将继续深耕这一赛道，让“数据可用不可见”的愿景照进更多行业实践。让数据，不必再在安全与价值之间二选一。&nbsp;

数据不动计算动   GBase 8a云数仓：破解“要共享还是要安全”的两难命题

2025年4月10日-12日,以“从‘新’出发，向‘质’而行”为主题的第九届中国智慧轨道交通大会在广州圆满召开。作为轨道交通领域领先的国产数据库服务商，GBASE南大通用受邀出席，携全栈自主可控数据库产品精彩亮相，并在“数智化与融合通信论坛”分享GBase数据库助力交通用户数智转型的创新实践。&nbsp;本次大会由城市轨道交通系统安全与运维保障国家工程研究中心与RT轨道交通联合主办，1500余名来自城市轨道交通行业科研院校、40座城市业主单位、15家设计院以及100余家集成商&amp;设备厂商的领导和专家、业界同仁齐聚一堂，全方位探讨城市轨道交通行业先进的智慧化解决方案和成功应用案例，共话轨道交通高质量和可持续发展对策。GBASE数据库筑基智慧交通数字转型与数据安全新生态在大会同期举办的“数智化与融合通信论坛”，GBASE南大通用能源交通部技术总监王顶卓作《GBASE数据库筑基智慧交通数字化转型与数据安全新生态》主题演讲。<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/0r7JoTWKArSEFb-Qa2XjT/1.jpg">王顶卓表示，在智慧交通领域，高性能、高可靠、高安全、易拓展的GBase数据库已成为用户的数字化转型与数据安全建设的坚实后盾，为智慧轨交提供了集数据计算、存储、管理于一体的技术服务，保障业务系统平稳运行，实现海量业务数据的高效分析与处理。在轨交领域，GBase数据库在国内多条线路的AFC自动售检票系统、清分中心、多线路中心、互联网票务系统、综合监控系统、运营指挥中心等主要业务系统上线应用，在其基础上推出的嵌入式版本实现了车载系统轻量化便捷部署。目前，GBase数据库已在深圳、重庆、西安、成都、郑州、杭州、沈阳、济南等全国27座城市的70+条线路部署上线，为广大市民提供高效、便捷、稳定的地铁出行服务。<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/FxCljqZREBF8Ej5Fa2gIK/2.jpg">4月11日下午，大会举行新品发布活动，展示城市轨道交通领域最新成果和技术进展。GBASE南大通用重点介绍了向量数据库GBase GCVD、仓湖一体GBase GCDW &amp; HD及GBase一体机三款创新产品。其中向量数据库支持大模型技术，能够在本地搭建专有知识库，并实现AI+DB的智能化运维；仓湖一体融合公司云原生数仓及数据湖产品，构建云原生大数据体系，推进数据湖和数据仓库一体化协同；数据库一体机以“开箱即用”模式助力城轨运营效率提升与成本优化。<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/xpi4dgRv9ZYWVGIcYUH4g/3.jpg">展会期间，GBASE南大通用展出了全栈自主研发的GBase数据库产品以及交通领域场景化解决方案，GBASE在各城市地铁线路的广泛应用以及丰富的服务经验成为与会嘉宾关注的重点。当前，我国城市轨道交通行业正处于数智化升级的关键阶段，稳步向管理效能提升、运营安全可靠度提高、服务质量升级迈进。站在轨道交通数智化变革的新起点，GBASE南大通用将持续深化核心技术的自主研发，加强数据库与人工智能、物联网等前沿技术的深度融合与应用，为城轨行业高质量发展注入“数据”动能，让出行更安全、更便捷、更智能。 &nbsp;

数据驱动智慧交通创新生态 GBASE南大通用出席第九届中国智慧轨道交通大会

近日，湖南省各级预算单位2024年操作系统、数据库框架协议采购项目入围结果对外公示：GBASE南大通用旗下数据库GBase 8s V8.8入围分包3：集中式数据库；GBase 8a MPP Cluster V9入围分包4：分布式数据库。<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/vsw1ZcABzkzWejdkyn1gK/1.png">近期，GBASE南大通用已相继入围央采及北京、广东、安徽、云南、吉林、四川、新疆、广西、山西等省份的数据库框架协议采购。&nbsp;中央国家机关2024年度事务型数据库软件框架协议联合征集采购<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/9i6XvB_5UFJj0e2gdbxnS/2.png">GBase数据库全栈产品全部入围中央国家机关2024年度事务型数据库软件框架协议联合征集采购项目，为中央国家机关及北京、广东、安徽、云南、吉林五省的各级行政单位提供供安全、高效的国产数据库解决方案。&nbsp;2024-2025年度山西省基础软件框架协议采购GBASE南大通用入围2024-2025年度山西省基础软件框架协议采购项目：GBase 8s 入围数据库（集中式）分包，GBase 8a MPP Cluster 入围数据库（分布式）分包。<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/Vwp0Qb_M3byrSvA2xTFx6/3.png">&nbsp;新疆维吾尔自治区行政事业单位数据库2025年框架协议采购GBASE南大通用入围新疆维吾尔自治区行政事业单位数据库2025年框架协议采购项目：GBase 8s V8.8入围分包1集中式数据库，GBase 8a MPP Cluster V9入围分包2分布式数据库。<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/HTMizSa_oFAUQPhnaF5yP/4.png">&nbsp;四川省2024年基础软件框架协议采购GBASE南大通用入围四川省2024年基础软件框架协议采购全部数据库分包：GBase 8a入围包1：分布式数据库；可视化集群双活同步工具GVR入围包1：耗材配件；GBase 8s入围包2 ：集中式数据库。&nbsp;<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/-RexCXUGQVL7jiRhukdkj/5.png">&nbsp;广西壮族自治区2024年信息类产品框架协议采购（数据库）南大通用GBase 8s数据库入围广西壮族自治区2024年信息类产品框架协议采购（数据库）集中式数据库标项。<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/qOd0d01rXmYCB_Hv527Kz/6.png">除省级框采外，GBase数据库已入围深圳、厦门、大连、宁波等全国多个城市的数据库框采。未来，GBASE南大通用将在助力政务信息化道路上持续探索，赋能政府治理与社会服务水平提升，为政府信息化建设插上国产化数智羽翼。 &nbsp;

赋能政务信息化 | GBASE南大通用入围全国多地数据库框采

近日，工信部赛迪顾问正式发布 2024 年《中国金融行业数据库市场研究报告》，对金融领域数据库厂商的主打产品、技术路线、典型项目、优势分析等进行详细解读。报告指出，GBASE南大通用在金融行业用户渗透率第一。银行、保险、证券三大细分市场中，GBASE南大通用是唯一一家在集中式以及分布式领域均排名前列的数据库厂商 ，展现了GBase数据库在金融行业的全面应用与领先水平。<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/Zz4JBy8VfOojpcdAY8erM/微信图片_20250115112947.jpg">作为核心基础软件的数据库一直是金融信息化建设中的重点。报告显示，2023年中国金融业数据库管理系统市场规模达到68.5亿元，增速达到18.3%，随着金融信息化的不断深入以及国产数据库在金融业中应用的逐渐成熟，中国金融业数据库市场将保持快速增长，预计到2026年，市场规模将达到112.6亿元。&nbsp;GBASE深耕金融十余载 用户渗透率第一金融行业作为中国数据库市场的重点应用领域，市场空间大、技术要求高、应用场景丰富，历来是数据库厂商的“兵家必争之地”。<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/R5uyz5LSitQ699DeHQiia/1.png"><img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/5StQO_5uIJVeinagfEBGv/2.png">金融行业四象限图GBASE南大通用作为国内最早在金融行业商用的国产数据库厂商，自2013年打破国外垄断首次承担信息化项目，至今已深耕金融行业十余载，自主研发的分布式数据库（OLAP）、分布式数据库（OLTP）、集中式数据库（OLTP）在银行、保险、证券领域广泛应用,先后服务200+金融机构，部署数据库2万+套，深度服务于各金融机构核心业务系统、数据仓库以及一般业务系统、办公系统中，积累了丰富的项目实施与技术服务经验，已成为金融机构数字化转型的核心支撑力量。此前，国内知名专业媒体“第一新声”发布的《2024中国银行业数据库市场研究报告》显示，GBASE南大通用累计部署套数及累计用户数保持领先，银行业本地部署渗透率排名第一。&nbsp;银行、保险、证券细分市场 GBase数据库分布式、集中式领域均排名前列银行、保险、证券作为金融行业的“三驾马车”，是数据库的重要应用场景。在银行业，GBase数据库已服务政策性银行、大型国有银行、股份制银行、城市商业银行以及广大农商行、农信社等银行机构140余家；在保险业，GBase数据库已助力中国人保财险、中国人保寿险、阳光保险、中国再保险集团、中国农业再保险等头部保险机构实现数字化转型升级；在证券业，GBase分布式数据（OLAP）、分布式数据库（OLTP）、集中式数据库（OLTP）已经成功在多家证券机构各业务系统上线应用。<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/2pUs0cHBsiNCBMMTdeh7O/3.png"><img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/XgiXUu1eIE0K8e22hl_Xt/4.png">银行业四象限图某国有大行基于GBase分布式数据库（OLAP）建设仓湖一体的全国产大数据平台，全面整合行内外数据，为数据资产的共享、分析应用、服务提供和价值创造提供全面、敏捷、精细的能力支撑。现已承载数据仓库、风险数据集市、审计系统、SAS 模型管理平台、监控标准化数据报送平台、报表系统等数十个应用，累计部署数千节点，管理数十PB业务数据。西南某城商行使用GBase集中式数据库（OLTP）共享存储高可用集群解决方案完成核心业务系统的国产化迁移，基于GBase分布式数据库（OLTP）实现对公/零售信贷业务、风控业务、未来银行、互联网中台等多个业务系统的分布式探索和创新升级，并基于GBase分布式数据库（OLAP）打造了流动风险管理系统和支付信息统计报送系统 。四川银行基于GBase集中式数据库（OLTP）高可用主备集群解决方案投产上线反洗钱系统，加快国产化“安全可控”监管落地施行，保证业务系统处理效率的基础上，提供良好的业务拓展性，增强数据存储和计算的准确和连贯，提高反洗钱工作运行效率，降低运营管理难度，保障业务合规性。&nbsp;<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/d-_vJ3ito6IKUbipMoGmf/5.png"><img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/OHZXxFkfTDUBh5KytIjMp/6.png">保险业四象限图中国人民财产保险股份有限公司采用GBase分布式数据库（OLAP）重构系统，将原系统从TD一体机迁移至开放的X86硬件平台，通过大规模并行处理的架构解决存储资源和计算性能瓶颈，建设具备分布式计算和水平线性扩展能力的大数据平台，支撑ids数据湖、acrm、数据仓库、营销报表等系统。某保险公司核心业务系统基于GBase集中式数据库（OLTP）国产化升级改造，提升系统的自主可控能力和信息数据安全能力。在性能提升与高可用性之间达到极致均衡，为其数字化转型提供了完善的全栈国产化、自主可控的解决方案。&nbsp;<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/8NMLmuju93R6bK5QgV-pp/7.png"><img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/HUa4lxxohIz9N_eJLFDA5/8.png">证券业四象限图某头部上市券商选用GBase分布式数据库（OLAP）完成对账单业务系统以及对外报送数据仓库的信创替换升级，全面提升系统的处理性能和综合分析能力，显著降低采购及运维成本，通过两地三中心架构保障系统运行的高可用性，实现了从软件到硬件的全国产化。某综合类证券公司选择GBase分布式数据库（OLTP）进行数据库升级，解决基础设施管理平台在高并发和响应速度等维度的瓶颈，显著提升高并发、高扩展和分布式事务处理水平，为自主可控平台的建设和数据安全防护提供有力保障。中泰证券引入GBase集中式数据库（OLTP）对业务系统进行信创化改造，实现应用“零”修改迁移，主备式部署支持逻辑复制，配置虚拟IP(VIP)和心跳检测保障系统可用性，并提供配套可视化运维管理工具，为持续推进其数字化战略规划落地打下坚实基础。&nbsp;未来，GBASE南大通用将持续深耕金融行业，深入核心业务场景，通过自主创新推动金融机构数据价值变现，为金融行业的高质量发展贡献“GBASE”效能。