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2024年11月7日-8日，以“共筑网络安全防线，护航大湾区数字未来”为主题的2024大湾区网络安全大会在广州召开。GBASE南大通用携手云达信息、奔图、信安世纪、福昕鲲鹏等产业伙伴集体亮相展区，为大湾区网络安全高质量发展注入数据动能。<img src="https://cdn.gbase.cn/Uploads/flG7fyywGwCKS0E6Ixvwq/11.jpg">本届大会由广东省公安厅、广东省卫生健康委员会、广东省教育厅政务服务和广东省数据管理局指导，广东省计算机信息网络安全协会主办，来自我国信息网络安全领域的多位国家级院士、政府部门相关领导、行业专家以及信息安全企业代表出席活动，就关键行业数字化转型过程中面临的网络安全挑战与机遇，研判产业趋势、探讨发展路径，共话网信产业与网络安全高质量发展之路。数据赋能 牢筑网络安全防线<img src="https://cdn.gbase.cn/Uploads/o7OL8Tq5a-zYwetmovPda/22.jpg">粤港澳大湾区作为国家重大发展战略区域，网络安全的建设与发展承载着推动区域经济一体化、提升国际竞争力的重任。数据库作为存储和管理数据的核心部件，是保障网络安全的底层基础设施。GBASE南大通用始终致力于筑牢网络安全发展基石，夯实数字未来安全底座，自主研发的GBase数据库产品分别通过集中式数据库与分布式数据库《安全可靠测评》，为政府、金融、电信、医疗、教育等关键行业用户搭建具备高可靠、易拓展、先进易用、安全稳定的数据底座，用数据牢筑网络安全防线，携手产业伙伴共同构建安全、可信的网络安全生态体系。在网络安全技术与产品展区，GBASE南大通用联合云达信息、奔图、信安世纪、福昕鲲鹏等多个生态伙伴展示了基于GBase数据库的全链条网络安全解决方案，面向关键行业数字化转型多元场景，提供智能化、安全化、一体化的软件产品与技术服务。未来，GBASE南大通用持续聚焦核心技术自主创新，不断推进网络安全信息生态建设，携手产业链生态伙伴，护航粤港澳大湾区网络安全体系的全面构建与持续优化，共同为我国行业数智化转型贡献力量。 &nbsp;

牢筑网络安全数据防线 GBASE南大通用亮相2024大湾区网络安全大会

山东省银行业两连中！GBASE南大通用金融版图再扩张

日前，天津滨海新区高质量发展大会暨全区科技大会圆满召开，对在滨海新区科技创新引领高质量发展中作出突出贡献的单位和个人进行表彰，GBASE南大通用凭借在技术创新、产业协同、人才培育等方面的突出贡献，荣获“天津市滨海新区科技创新卓越企业”。<img src="https://cdn.gbase.cn/Uploads/xbkHSHURWXSehi2wUqWGE/1.png">会议采用现场调研与会议部署相结合的方式，通过调研代表企业前沿科技成果、实地观摩标志性高质量发展项目，全面展示了滨海新区新质生产力的发展状况，会上对滨海新区推动科技创新与产业创新加速融合工作进行部署，为新区高质量发展和科技创新指明了方向、明确了路径。GBASE南大通用作为天津本土信创企业，凭借在技术创新、产业协同、人才培育等方面的突出贡献，荣获“天津市滨海新区科技创新卓越企业”。<img src="https://cdn.gbase.cn/Uploads/niGmTy74zL7iY5NZ-RU6j/2.jpg">多年来，GBASE南大通用始终坚持核心技术自主创新，专注数据库基础软件的产品研发与技术攻关，公司在研发投入、专利获取、软件著作权、行业标准制定、产学研合作等维度行业领先，自主研发推出的GBase数据库产品为服务国家经济发展、促进新一代信息技术应用创新推广、保障关键领域的信息安全提供基础支持。同时，GBASE南大通用立足天津信创产业龙头集聚、链条完整的基础优势，坚持扎根天津、服务天津，与产业链生态伙伴密切合作，为天津贯通创新链，构建美丽“滨城”，实现高质量发展提供助力。数据库的每一点进步，都离不开创新。此次荣获“滨海新区科技创新卓越企业”，是滨海新区区委区政府对公司坚持自主创新取得突出成绩的高度肯定，GBASE南大通用将以此为契机，继续加强数据库的自主研发，持续创新核心技术，推动数据产品服务及相关产业的蓬勃发展，为数字化转型的提质增效与数据应用的深度赋能贡献“数智”力量。

创新引领 追求卓越 | GBASE南大通用荣膺“滨海新区科技创新卓越企业”

日前，以“新质生产力推动AFC系统新发展”为主题的“2024年度AFC专委会高峰论坛暨第十九届城市轨道交通自动售检票系统技术应用研讨会”在重庆顺利召开。GBASE南大通用作为轨道交通领域领先的数据库产品供应商受邀出席，全面展示高效、稳定、一体化的数据库解决方案，并分享GBase数据库助力轨道交通数智转型的创新实践。<img src="https://cdn.gbase.cn/Uploads/MaTTiGx16-UQ-EzafVYi-/1.jpg">本届高峰论坛由中国信息产业商会自动收费系统专业委员会主办，聚焦轨道交通AFC新质生产力的发展，旨在推进AFC领域各主体之间的需求对接、经验交流和思路碰撞，集中展示轨道交通创新产品与技术，来自重庆、广州、深圳、宁波等地业主单位及企业的专家代表400余人齐聚一堂，围绕AFC系统展开主题研讨交流。GBase数据库助力轨道交通数智化转型<img src="https://cdn.gbase.cn/Uploads/ctpTsNDqIY4C8ORjpvQ-I/2.jpg">GBASE能源交通市场部技术总监王顶卓在会上作“GBASE南大通用助力轨道交通数智化转型”主题分享，向行业同仁展示GBase数据库推动AFC新发展的实践历程。王顶卓介绍：随着近年来我国城市轨道交通运营线路长度的快速增长以及线网的不断织密，城市轨道交通逐渐成为人们出行的首选，客运量也随之不断增长，也由此面临海量数据爆发，业务负载大、可靠性要求高等数字化转型难题。为此，基于GBase数据库构筑的产品与解决方案体系，GBASE南大通用为轨道交通行业提供数据计算、存储、管理等技术支持，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。南大通用GBase 8s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；同时，GBase 8a数据库能够将结构化和非结构化数据统一管理，数据处理更高效、系统更易扩展，为轨道交通海量业务数据的智能化查询分析使用提供了助力。活动期间，王顶卓接受专委会采访，谈及城轨AFC系统的发展趋势时表示：城轨AFC系统作为城市轨道交通的重要组成部分，全国各城市中每天小到几十上百万，大到千万级的用户选择地铁作为出行的主要交通工具，产生了庞大的业务数据。GBASE南大通用多年领跑国内分析型数据库市场，也在持续关注地铁的大数据分析场景。在不远的将来，通过大数据分析，AFC系统可以更加精准地掌握乘客的出行需求和习惯，为交通规划和决策提供科学依据，并能够帮助AFC系统优化资源配置，提高运营效率。而基于大数据分析的结果，AFC系统也可以提供更加个性化的服务，如最优出行路线、实时交通信息、旅行推荐等服务，提升乘客的满意度，反哺AFC系统，助力AFC系统发展。<img src="https://cdn.gbase.cn/Uploads/VgSEUIRm6BWKR3LxNF2o4/3.jpg">展会期间，GBASE南大通用作为轨道交通领域领先的国产数据库厂商，展出了全栈自主研发的GBase数据库产品以及专业化、多样化、一体化的轨道交通场景数据库解决方案，吸引众多参展单位代表驻足参观、交流。&nbsp;目前，GBase数据库已广泛应用于全国航空、铁路以及60多条地铁线路的核心业务系统，支持每日千万量级乘客的日常出行，为交通规划、旅行推荐、路况查询、出行决策提供数据库基础支持。着眼未来，GBASE南大通用将持续聚焦自主创新，不断提高服务水平，推动城轨AFC系统发展，数智赋能，为人们带来更加安全、智能、便捷的出行体验。 &nbsp;

数智赋能城轨效能跃升 GBASE南大通用亮相2024年度AFC专委会高峰论坛

<img src="https://cdn.gbase.cn/Uploads/fobGWLSyiUW9sFKWqeq7u/1.png">10月24日-26日，第26届中国国际软件博览会将在国家会展中心（天津）召开。GBASE南大通用作为领先的国产数据库厂商受邀参会，于基础软件展区、天津软件成果展区展出全栈GBase数据库产品，同时在会议期间，发布数据库前沿成果，共建基础软件创新生态，诚邀您莅临软博会，把握软件产业的市场脉动，共话智能驱动的融合未来。大会全议程<img src="https://cdn.gbase.cn/Uploads/hD24pwf3qhgnLts3rrqvw/2.png">报名参会<img src="https://cdn.gbase.cn/Uploads/48S2KYglUlmYLlR2P6pnO/3.png">↑&nbsp;扫描二维码 立即报名&nbsp;↑PS:观众凭身份证或注册完毕的二维码验证入场展馆布局本届软博会设置1.5万㎡的软件成果展，全国260余家软件行业知名企业围绕工业软件、基础软件、开源软件等主题，携最新科研成果和解决方案参展，展示软件技术的无限可能。GBASE南大通用将于基础软件展区、天津软件成果展区展出全栈GBase数据库产品，诚邀大家莅临参观交流。<img src="https://cdn.gbase.cn/Uploads/I0579B9HYlYSLZeImmC08/4.png">&nbsp;

倒计时1天 | GBAES南大通用邀您相约第26届中国国际软件博览会

10月18日-19日，第3届电力行业数字化转型大会暨第5届电力人工智能大会在安徽合肥召开。GBASE南大通用作为国内领先的数据库厂商携全栈产品亮相，于大会主论坛分享GBase数据库助力电力行业数智化转型的实践成果，并荣获“智慧水电创新应用案例奖”（简称:“智创奖”）。<img src="https://cdn.gbase.cn/Uploads/85IcQDxG3t3hqVC28oxsi/1.jpg">本届大会由CPEM全国电力设备管理网、国家能源智能电网(上海)研发中心、复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心、中国电子劳动学会双碳和能源创新工作委员会、电力行业人工智能联盟、中国仿真学会智能全景系统仿真专委会、人工智能生态产业协作平台联合主办，吸引了来自国家电网公司、南方电网公司、发电企业及各省、地（市)电力公司、电力科研机构、电力设计院、高等院校以及国内外从事人工智能研发和制造企业的1100+代表参会。能源电力行业作为国民经济的基础性、战略性产业，对于保障国家能源安全、促进经济社会可持续发展具有重要意义。随着全球能源转型的加速推进和我国“双碳”目标的提出，推动能源电力关键核心技术自主创新、构建安全可控的供应链体系以实现高质量数智化转型是整个行业发展的重点和关键。GBase数据库助力电力行业数智化转型<img src="https://cdn.gbase.cn/Uploads/WqRwFZZ74ncrolFCqN3p2/2.jpg">GBASE南大通用能源交通部总经理赵杰在大会主论坛分享了《南大通用助力电力行业数智化转型》主题演讲。赵杰表示：电力行业是国民经济的基础产业，电力系统的稳定运行直接关系到社会经济的正常运转和人民生活的安定。随着智能电网和电力物联网的发展，发电、输电、变电、配电和用电等各环节的的数据量急剧增加。同时，电力行业关系国家能源安全，其对数据安全的要求尤为严格。因此，电力行业对数据库这一基础软件的可靠性、稳定性、安全性以及海量数据处理能力都有着极高的要求。作为行业领先的基础软件厂商，GBASE南大通用二十年来始终坚持研发先进易用、安全稳定的自主数据库产品，旗下集中式数据库产品GBase 8s与分布式数据库产品GBase 8a通过《安全可靠测评》，依靠掌握的数据库关键核心技术，帮助电力行业用户搭建具备更高可靠性、可拓展能力、稳定可控的数据底座及各类业务系统，实现技术创新与业务发展的同频共振。电网调控云模型数据中心，依靠GBase数据库高可用能力实现了上千公里的超远距离容灾，为电网各个省调、地调、县调的横纵向数据共享提供基础；某电厂水调自动化系统应用GBase数据库，实现流域水文信息全景感知、进一步提升流域和水库来水的精准预报、水电调度的智能决策、防汛抢险指挥的智慧管理；此外，GBase数据库为掌上电力互动服务平台（网上国网）提供支付购电、用电查询、信息订阅、在线客服等相关业务，覆盖26个省级行政区，服务人口超过11亿人。同时，GBASE南大通用针对电力用户对数据库产品的差异化需求，提供产品定制化服务，以便电力企业根据自身需求进行定制开发，完善的技术支持和售后服务确保系统平稳运行和持续优化。GBASE南大通用荣获智慧水电创新应用案例奖<img src="https://cdn.gbase.cn/Uploads/ueyrCSbBxTSVn4Jui2RbL/3.jpg">大会期间，第3届“智创奖”电力数智化转型技术创新应用评选颁奖典礼同期举办，GBASE南大通用荣获“智慧水电创新应用案例奖”。在深圳、四川、陕西、甘肃、广东、新疆、河南、云南等多地的水利水电项目中，GBase数据库参与建设的水能优化利用平台实现了数据汇聚与监视、水电保供电态势感知等应用功能，促进了政府、电网、电源等多源水调数据、电调数据的深度融合，革新了传统水电调度的信息不对称与决策滞后难题，荣获智慧水电创新应用案例奖。<img src="https://cdn.gbase.cn/Uploads/ZczTuIHx_tQrelHWAbq6W/4.jpg">展会现场，GBase数据库同各类电力领域数智化产品和解决方案精彩亮相，与会嘉宾围绕GBase数据库产品和技术展开了深入沟通与交流。当前GBASE南大通用已为国家电网、南方电网、南瑞集团、华能集团、国电投、国家能源集团、国家管网、中国石化等70+家能源电力企业提供自主创新、安全可控的数据库产品与技术服务。未来，GBASE南大通用将在助力电力行业数智化道路上不懈探索，加速能源电力行业信息技术应用创新与场景落地，为智慧电力、数字中国建设贡献力量。

赋能电力行业数智转型 GBASE南大通用荣获“智创奖”

“数据不能丢，业务不能停”是关键核心业务系统的诉求，这对数据库的高可用性提出了很高的要求。中国数据库想要挑起大梁，服务好关键业务场景，必须具备强大的高可用能力，拥有相对完善的高可用解决方案，从而最大程度地保障业务的连续性。现在有哪些主流的数据库高可用解决方案？企业该如何选择适合的高可用解决方案？如何更好保障业务连续性？针对以上问题，近日南大通用GBase 8s产品经营部总经理崔志伟接受了数据库技术社区ITPUB的采访，他表示：对业务连续性的追求没有止境，当前国内数据库市场有着丰富的数据库高可用架构，企业需要根据业务场景需要来选择合适的高可用解决方案。数据库高可用架构演进历程高可用性（HA，High Availability）是指系统在面对硬件故障、软件崩溃、网络问题等各种故障情况时，仍然保持运行并提供服务的能力。通过设计减少系统不能提供服务的时间，通过冗余和自动故障转移等方法来提高系统的可用性，避免单点故障，从而确保系统的高稳定性和持续性。早期的数据库并没有高可用架构，主要通过定期数据库备份和日志归档等方式来提供可用性，数据库很容易成为单点故障点，彼时高可用更多是通过操作系统层面提供集群软件来管理包括数据库在内的软硬件，比如IBM高可用性集群软件HACMP，它主要用于AIX操作系统，提供高可用性和故障转移功能，确保关键业务应用的连续运行。上个世纪90年代，随着互联网的兴起和企业对数据依赖性的增加，高可用性成为数据库系统设计中的一个关键因素。数据库开始引入冗余和故障转移机制，以提高系统的可靠性和可用性。数据库高可用架构随着存储、网络等硬件技术的发展、业务需求不断演进，从单机到主备式集群，再到共享存储集群，再到分布式集群，出现了越来越丰富的高可用方案。以Oracle这位行业引领者为例，陆续推出了主机HA（Highly Available）、ADG（Active DataGuard）、RAC（Real Application Cluster）、OGG（Oracle Golden Gate）等多种形式。这些高可用架构可以单独使用，也可以组合使用，多年来，为金融机构、电信运营商的关键核心业务提供了稳定可靠的高可用服务。比如，Oracle主备式高可用ADG，早期称为DG，主节点可读可写，但是备节点无法提供查询。Oracle 11g引入了Active Data Guard（ADG），允许备节点用于查询，从而减轻主节点的负载，进一步提高了系统高可用性。后面，ADG又提供了最大保护、最大可用、最大性能三种数据保护模式，供用户灵活选择。2000年发布的Oracle 9i是一个重要的里程碑，推出了Real Application Clusters（RAC）技术。RAC是属于典型的shared-everything架构，即共享存储集群技术，允许多个服务器共享一个数据库实例，从而提供了高可用性和负载均衡能力。如果一个节点发生故障，其他节点可以继续提供服务，确保系统的连续性。随着RAC技术不断成熟，越来越多的大型企业的核心数据库选用了RAC技术。在国产化替代背景下，虽然国产数据库的技术堆栈发生了变化，但是业务对数据库的高可用要求并不会弱化，只会越来越高。国产数据库需要在高可用性技术上达到Oracle的同等水平甚至有所突破才能逐步实现各行业关键核心业务的替换。目前，国产数据库大多已经借鉴Oracle构建了自己的完整高可用架构，以南大通用GBase 8s数据库为例，就有一整套对标Oracle高可用的技术栈来确保业务系统的高可用服务。<img src="https://cdn.gbase.cn/Uploads/tJc4OerIRuiseZ_6PzpxA/1.png">比如，GBase 8s主备式集群支持HAC和RHAC两种集群方式。HAC是一主一备集群模式，可以根据网络传输条件选择全同步、近同步和异步三种redo log复制形式，对标Oracle ADG的最大保护、最大可用、最大性能三种工作模式。RHAC支持一主多备，采用异步传输机制。GBase 8s共享存储高可用集群SSC（对标Oracle RAC），采用共享磁盘方式实现节点高可用，数据仅存储一份，支持多写多读，有效利用硬件资源，避免数据重复存储问题，共享存储支持磁盘阵列也支持分布式存储。在集中式数据库领域，RAC共享存储集群有较高的技术难点，被视为珠穆朗玛峰般的存在，而国产数据库在类RAC集群的突破无疑叩开了高端场景的大门。不过虽然很多国产数据库拥有类RAC集群，但是能够支持多写多读的并不多，很多备节点都是只读状态，集群吞吐量小于单机处理能力。崔志伟指出，所有IT技术最终都要服务于业务发展。国产数据库高可用架构已经实现了从无到有。走到了从有到优的路上，接下来，大家在不断完善高可用方案的同时，都会向着降低主备切换时间方向努力，不断提升业务连续性，提升集群吞吐量。如何选择合适的高可用方案？可能有人说，既然业务连续性那么重要，就尽量使用更高级别的高可用架构，如果您不差钱，悉听尊便。但现实中，即使银行这样非常有实力的金融机构，在构建高可用时也要反复权衡思量，不敢任性，因为高可用方案太烧钱了。无论同城灾备还是异地灾备，机房、网络等都需要大量真金白银投入。崔志伟介绍，不同的高可用解决方案有各自的特点，他建议企业可以根据业务场景需要，结合自身资金、机房、网络条件选择不同的高可用解决方案。比如主备式集群这一常见的高可用方案，比较适合小数据量，以及对数据一致性等要求不是特别严苛的业务场景。一方面，主备式集群的冗余需要多存储数据副本，会带来额外存储成本。另一方面，出现故障后，数据同步、主备切换需要一定的时间。如果数据量达到几十T，会带来较高的存储成本，也会增大主备切换的时间窗口。此外，主备式集群的数据同步不太容易保证两个节点的数据强一致性，很多国产数据库会通过读写分离插件弥补这方面的不足。共享存储集群，很好地解决了存储成本和数据强一致性问题，适合大数据量以及对数据强一致性要求较高的业务场景。共享存储集群用最少的硬件、最少的数据库，实现高性能，保持业务连续性，是整体性价比较高的一个高可用方案。只不过，共享存储集群集群比较复杂，有较高的技术门槛，需要数据库的维护和开发人员具有比较高的专业能力。此外，共享存储集群对硬件、数据库软件有较为苛刻的要求。为了实现数据强一致性，信息同步需要非常高的网络带宽，比如Oracle RAC心跳网络基本万兆起步，而Oracle一体机在内部心跳甚至会使用40GB的专业高速网络。崔志伟指出，一般政企客户数据量没有那么大的业务场景，大多会选择主备式集群高可用方案，但是在类似金融领域需要数据强一致性的业务场景，以及大数据量（数据量超过10T、20T）的业务场景，会选择共享存储集群解决方案。GBase 8s提供了相对完善的高可用解决方案供企业灵活选用，比如主备高可用HAC/RHAC、共享存储集群高可用SSC、数据实时同步ER。• &nbsp;GBase 8s HAC集群，适用于对网络延迟比较敏感的业务，建议同城或同机房部署，考虑到单服务器磁盘可用容量的限制，数据量不超过10T时可以采用HAC。远距离传输、异地容灾的业务场景，可以采用RHAC集群。由于远距离传输，带宽小，会增大网络延迟，RHAC会通过异步检查点机制和数据压缩来优化对带宽的使用。• &nbsp;GBase 8s共享存储高可用集群SSC，是类RAC技术，支持共享存储，保证数据的强一致性，集群为主控对等管理模式，集群节点数最多可达16个，所有节点均可读写。当主节点失效时，辅助节点可以升级为主控节点，保障系统的高可用。在数据量低于100TB的业务场景中，相对于分布式数据库而言，共享存储集群是性价比最高的高可用方案。对于数据量超过100T的业务，分布式数据库可能比集中式数据库更为合适。• &nbsp;GBase 8s 数据实时交换共享集群（对标OGG），内置以表为单位的数据实时同步能力，更多应用在数据交换共享场景，比如，部省市县数据实时交换共享业务场景，商超门店等平行单位之间数据实时交换共享场景。企业可以单独部署主备高可用或者共享存储集群高可用，也可以组合使用，搭建同城双中心（SSC+HAC）、两地三中心（SSC+HAC+RHAC）等更高级别的高可用方案。<img src="https://cdn.gbase.cn/Uploads/Vmt8TtkQN9EOySwhZzv0u/2.png">GBase 8s两地三中心方案目前，GBase 8s高可用集群解决方案可以实现RPO=0，RTO＜30s，在真实业务场景中，大概10-15s就能完成主备切换。GBase 8s高可用集群凭借出色的能力，已经服务了众多金融、轨道交通、能源、政府等行业的关键核心业务，赢得了关键行业客户的信赖。比如，国家电网调度云平台，业务数据超过50TB，采用SSC+RHAC高可用方案成功替换Oracle，通过上千公里远程异地容灾方案建设，实现本地、异地读写分离双活集群秒级数据同步，数据库对应用完全透明，最长持续运行超过600天。深圳地铁CLC二期与互联网票务管理系统在生产云主中心及各站点处搭建SSC+HAC方式，实现高可用集群功能。满足4000并发稳定运行1小时以上，千万级数据量，毫秒级查询响应。某西南城商行核心系统采用SSC+HAC高可用方案，数据库完成替换之后，持续在线运行超过760天，充分体现了GBase 8s的稳定性。小结：追求业务连续性无止境未来，GBase 8s将不断优化完善其高可用方案，比如提供更细颗粒度的资源管控能力，在主节点出现故障后，锁住受影响部分事务涉及的表，其他表依然能打开去做交易。另外，提供会话保持以及事务保持能力。在共享存储集群中支持数据分片，减少冲突等等。“保证客户业务连续性最好，不论数据库发生什么样的故障，对客户来讲没有感知，这是我们追求的终极目标。”崔志伟说，GBASE南大通用将持续打造用户值得信赖的数据库，越来越多的真实用户场景已经将GBase 8s打磨得更稳定可靠，目前其SSC集群已经上线了几百套，客户的认可给了他很大的信心。数字经济时代，企业对业务连续性的追求永无止境。但是在有限资源的情况下，高可用也好，业务连续性也好，需要用户和厂商共同努力，才能取得更好的效果。“在用户侧，领导和技术团队应该制定出合理的高可用切换目标，破开关键系统和高可用能力之间的强绑定，根据系统业务的真正特点去设计高可用目标。而在数据库厂商侧，则应该根据用户的应用场景需求去优化自己产品的高可用能力，不要总是拼一个不怎么靠谱的故障切换时间。”借用白鳝老师在其文章中这段话结尾，希望在用户与厂商共同努力下，系统高可用能力能不断精进，业务连续性能得到更好的保障。 &nbsp;

媒体专访 | 追求业务连续性无止境 GBASE数据库高可用方案确保数据无虞

ITPUB专访 | 追求业务连续性无止境 GBASE数据库高可用性构建数据安全壁垒

本文探讨南大通用GBase 8s数据库的事务处理特性，揭示其如何确保ACID特性，并有效管理并发事务。事务的概念及ACID特性事务（Transaction）将用户在数据库中的某些操作集合看作一个整体，在其有序执行的过程中不被其他操作影响，这样的操作集合就是事务。事务（Transaction）是对数据库进行操作的集合。该集合是一个不可分割的具有逻辑功能的工作单元，集合中的操作在事务的一次执行中必须全部被执行或者全部。事务的特性（ACID&nbsp;特性）<ul><li>Atomicity:&nbsp;原子性</li></ul>构成该事务的操作集合中的全部操作在事务的运行过程中全部执行或者全部不执行。<ul><li>Consistency:&nbsp;一致性</li></ul>事务运行的结果应该使数据库保持数据一致性。<ul><li>Isolation:隔离性</li></ul>构成某个事务的全部操作与其他事务或操作是隔离的，同时执行的事务之间不能够互相影响，一个事务单独运行的结果应该与该事务和其他多个事务同时运行的结果一致。<ul><li>Durability:&nbsp;持久性</li></ul>事务的持久性是指事务运行完毕并成功提交后，其对数据库全部操作的结果应该永久地保留在数据库中。并发事务的调度1、并发问题和并发操作实际应用中，通常会有来自不同用户的多个事务并发执行，事务之间会有交叉，这个问题就是事务的并发问题。并发事务之间相互影响，会破坏相关事务的正常运行，无法保证事务的 ACID 特性，产生数据错误。并发操作（Simultaneous Concurrency）是并发事务中包含的对数据库的操作，由多个事务并发进行而产生，其最大问题是容易导致数据库的不一致性举例说明两个售票点同时售出同一天同一车次的车票，第一个售票点执行的数据库事务 T1 为： （1）读出当前车票的剩余数量 A，假设 A=50； （2）售出一张票，剩余数量变为 A=A-1，即 A=49。第二个售票点执行的数据库事务 T2 为： （1）读出当前车票的剩余数量 A，假设 A=50； （2）售出一张票，剩余数量变为 A=A-1，即 A=49。事务 T1 和 T2 按照如下顺序并发执行： （1）读出当前车票的剩余数量 A，假设 A=50； （2）读出当前车票的剩余数量 A，假设 A=50； （3）售出一张票，剩余数量变为 A=A-1，即 A=49； （4）售出一张票，剩余数量变为 A=A-1，即 A=49。事务执行的结果是只卖了一张车票，而实际上售出了两张，这样就可能导致同一个座位售出两张车票，数据库出现了数据的不一致性错误。并发操作导致数据库出现数据不一致性的问题，如下表所示。事务 T1 将数据对象，即火车票的总数 A 进行了修改，变为 49，而事务 T2 在 T1 修改 A 之前读取的 A 的值仍然是 50，T2 将此值修改为 49 后写回数据库并覆盖了 T1 事务对 A 的修改，此时，A 的值为49，就会出现这种情况：卖出两张车票后车票总数应为 48，而数据库中车票的总数为 49，显然出现了数据的不一致性错误。<img src="https://cdn.gbase.cn/Uploads/6O69hEjbxkZ0KeSCijcx3/1.png">2、调度调度（Schedule）是指事务的执行次序。如果多个事务依次执行，则称为事务的串行调度（Serial Schedule）。如果多个事务同时执行，则称为事务的并发调度（Concurrent Schedule）3、冲突冲突（conflict）：事务调度中的两个操作（读操作或写操作），如果交换顺序执行，它们所属的事务运行结果会改变，那么这两个操作就被称为冲突。不同事务对于不同数据对象进行操作（无论是读操作还是写操作）不会产生冲突；不同事务对同一数据对象进行读操作也不会产生冲突。4、封锁并发控制的主要技术是封锁（Locking）。封锁的对象是数据库中的数据对象，如关系型数据库中的表、记录、属性、索引等。对数据对象加锁的时机是在事务对其进行操作之前，向系统发出加锁请求。加锁后事务 T就取得了对该数据对象的控制，在事务 T 释放它的锁之前，其他事务不能对此数据对象进行任何操作。封锁是一种排队机制，将并行任务按锁的先后顺序排队，把并行任务变成串行任务。5、封锁产生的问题封锁技术在一定程度上解决了数据库的并发事务处理过程中，并发操作给数据库带来的数据一致性问题，但同时产生了新的问题如活锁和死锁。<ul><li>活锁问题</li></ul>在处理并发事务的过程中，如果事务T1在数据对象R上加锁，事务T2又请求为数据对象R加锁，则 T2 必须等待T1释放加在R上的锁。如果事务 T3 也请求为 R加锁，当T1释放了R上的锁之后系统首先响应T3的请求，则允许T3对R加锁，此时 T2 仍需等待T3 释放加在R上的锁。然后事务T4又请求封锁R，当T3释放了R上的封锁之后系统 又响应了T4的请求……T2有可能永远等待而无法为R加锁，这就是活锁（Live lock）。活锁由于事务永远得不到封锁而导致。避免活锁可以采用先来先服务的策略。当多个事务请求封锁同一个数据对象时，可按照请求封锁的先后次序对事务排队，数据对象上的锁一旦释放就批准申请队列的第一个事务获得封锁。　<img src="https://cdn.gbase.cn/Uploads/JA32CBSJ7fGYvqpjfs2AO/2.png"><ul><li>死锁问题</li></ul>如果事务 T1 对数据对象 R1 进行封锁，T2 对数据对象 R2 进行封锁，然后 T1 又请求对 R2 进行封锁，由于 T2 已封锁了 R2，则 T1 必须等待 T2 释放 R2 上的锁。接着 T2 又申请对 R1 进行封锁，由于 T1 已封锁 R1，因此，T2 也只能等待 T1 释放 R1 上的锁。这样就出现了事务 T1 等待另一个事务 T2 释放相关数据对象上的锁，而 T2 又在等待 T1 释放相关对象上的锁，T1 和 T2 两个事务由于相互等待对方释放数据对象上的锁而永远不能继续执行，这样就出现了死锁。死锁（Dead Lock）：系统中有两个或两个以上的事务都处于等待状态，并且每个事务都在等待其中另一个事务释放封锁，这样才能继续执行下去，结果造成任何一个事务都无法继续执行，这种现象称数据库系统进入了“死锁”（Dead Lock）状态。用例简单复现死锁产生GBase模式下（会话1）：<img src="https://cdn.gbase.cn/Uploads/iJQgm81ybBvf8OzWyi_C3/3.png">那么两个会话分别在同一个库中，对a表和b表加上共享锁S，当想进行更新时，会话1在等待会话2释放a的S锁，而会话2在等待会话1释放b的S锁，从而导致死锁产生。那么在oracle模式下，该用例却不能产生死锁。因为在GBase模式下，开启事务后，可以保证两个会话在执行更新后才提交保证两个会话同时进行。而在oracle模式下，只能开启多语句模式，DML语句会自动开启事务，通过commit/rollback结束事务，DDL会提交事务。从而导致两个会话可能无法同时进行，因此并行变成串行，导致死锁无法产生。写在最后南大通用GBase 8s数据库的事务处理能力和并发控制机制，为企业提供了一个可靠、高效和安全的数据处理平台。无论是金融交易还是在线事务处理，GBase 8s都能确保数据的完整性和一致性，满足企业对数据库系统的要求。 &nbsp;

南大通用GBase 8s数据库的封锁与并发事务调度

GBase 8a是国内少数具备两地三中心容灾能力的分析型MPP数据库，通过其配备的RsyncTool同步工具可实现同城或异地集群间准实时数据同步，并已在诸多大型银行、保险等金融机构部署实施。本文旨在介绍基于可视化集群双活同步工具GVR(GBase Visual RsyncTool)的GBase 8a集群双活容灾方案，包括GVR双活容灾方案的资源需求、适用场景、GVR工具功能简介。方案说明GBASE南大通用在RsyncTool同步工具基础上推出GVR(GBase Visual RsyncTool)同步工具增强版本，实现工具配置管理、同步任务编排、同步任务监控等功能界面化操作，集群间数据同步和容灾功能的可管理、可维护和易用性大为增强，同时在增量同步性能优化和同步过程中表锁粒度降低上进行了进一步优化，一方面通过并行对比主备集群间元数据信息，将未发生数据变化的表排除在同步任务外提升同步性能，同时降低了同步过程中正在进行数据同步表主集群上的锁表粒度，从表同步过程中只读优化为元数据快照保存阶段只读，数据同步阶段支持DML操作，从而大幅降低了同步过程对业务影响。双活同步方案概要介绍GBase 8a集群双活容灾方案基于可视化数据同步工具GVR(GBase Visual RsyncTool)实现，GVR支持部署在同城或异地的两套集群间进行表粒度的增量数据同步，形成2套独立集群的数据互备双活容灾。<img src="https://cdn.gbase.cn/Uploads/1-9Iliw9yEHASQD54IaG2/1.png">双活容灾方案推荐使用一套集群作为主集群提供数据写入入口（同时可承载查询任务），另一套集群只读，作为备集群。正常状态下主集群承担业务写入任务，并通过调起同步工具以表为粒度将主集群中表内的增量数据同步至备集群，主备集群均可对外提供查询。当主集群整体故障情况下，可将业务切换至备集群，由备集群承担业务写入任务，在主集群故障恢复后通过调起同步工具以表为粒度将主备切换后发生的业务增量数据反向同步给主集群并追平数据，数据追平后业务可选择切换回主集群或主备倒换后由原备集群承担主集群业务，主集群降级为备集群。资源需求3.1 双活容灾方案主备集群规模需求1)主备集群间逻辑架构相同：双活方案要求主备集群的主分片数相同，如主集群10个gnode计算节点（多实例时为gnode实例数）每个gnode节点1个主分片，则主分片数为10；灾备集群要求主分片数与主集群相同也为10个。为保证备份集群在发生主备切换后可以提供同等的计算性能，建议备份集群采用与主集群相同规模的节点数、相同配置的服务器进行搭建。2)主备集群间数据分布规则相同：双活方案要求主备集群间数据hash分布规则相同，即集群中的gbase.nodedatamap系统表内的hash分桶规则主备集群一致。3.2 双活容灾方案主备集群规模需求1)节点间网络联通性需求：双活同步方案涉及三个组件，主集群、备集群、GVR同步工具，三个组件间的网络要求打通，即主备集群所有节点服务器（管理节点gcluster、计算节点gnode）以及部署GVR同步工具的服务器间的网络需要互通。集群支持两平面网络部署，集群组网使用一个网络平面即私网网络，集群的对外服务使用另外一个网络平面即业务网络。对于异地双活集群，可以打通主备集群间业务网络而不连通主备集群内部私网，GVR同步工具支持IP Mapping实现基于业务网络的数据同步。对于网络端口方面，需要开通主备集群各节点服务器之间以及两个集群与GVR同步工具之间的数据库服务访问端口（默认为5258、5050）、数据同步服务端口（默认为5288）。2)节点间带宽需求：集群双活同步采用节点对节点（分片对分片）的数据同步方式，即数据同步实现主集群上表的n1分片与备集群上表的n1分片的数据一致性。同步过程中采用主备集群对应节点间并行同步的方式，支持多个表并行同步，需要根据灾备的RTO要求以及数据增量大小评估主备集群间网络带宽需求。即满足 主备集群各节点间的整体带宽&gt;每日变化增量数据量大小/同步窗口时间。3.3 双活容灾方案GVR同步工具部署资源需求GVR工具建议独立部署，配备1台服务器，用于同步工具的部署，同步日志信息、同步配置数据的存储，服务器配置不低于8core+32G+1TB。适用场景4.1 T+1同步场景方案描述T+1异步双活同步适用于同步时效性要求不高，具有较长时间窗口用于数据同步的场景，如作业跑批类场景。每天凌晨进行日作业的跑批加工，完成作业跑批后集群数据处于不再变动的静态状态，此时即可启动集群双活同步完成数据的增量同步。在数据同步期间，主集群上正在同步的表可支持查询和Appendonly类型的DML数据写入，备份集群上正在同步的表不可对外提供服务。T+1异步同步方式和业务的耦合性较低，通过不同时间段来规避数据同步时的不同表数据间的切片一致性问题。方案架构如下图：<img src="https://cdn.gbase.cn/Uploads/xXxa5TGlzVntd4DT5o7gU/2.png">①应用加工的跑批作业按照原逻辑在主集群上执行 ②应用加工作业涉及的修改过的表，加入到待同步任务列表中 ③作业跑批完成后，触发集群双活同步，或按照时间进行切分，如上午8点完成作业跑批，则上午9点开始进行双活同步 ④所有待同步表同步完成后，备份集群中的数据与主集群中的数据达到一致状态，完成双活同步，此时备份集群可对外提供数据查询服务用户也可以按库进行全部表同步或者提供一个较大范围的同步表列表，即提前预置需要同步的库或表，省去第②步的操作。在进行双活同步时，GVR同步工具自动完成表在主备集群间是否一致的判断，对于本次作业周期内未修改的表不再进行同步。增量同步时间评估T+1异步双活同步需要在一个固定的时间窗口内完成增量变化数据的同步，需要的时间较长。可以根据变化数据量/网络传输带宽进行所需时间的预估，因为数据库集群双活同步是分片对分片的并行网络传送，并可以设置多个表的并行同步，可以充分利用网络带宽。对于同步时间窗口不足的场景，可以按照业务特点分批次进行数据同步。如作业跑批的时间窗口为0点~8点，其中0点~2点为日增数据加载，2点~3点为公共数据加工生成，3点~5点为汇总层数据加工生成，5点~8点为指标统计。则可以编排同步批次如下：3点进行ODS层日增入库数据表的双活同步 5点进行公共加工数据表的双活同步 9点进行剩余未同步表的双活同步灾备指标评估：T+1异步双活同步方案下的灾备指标取决于重新进行日跑批的耗时。因为OLAP系统的原始数据来自于外部系统，一般具备业务加工的幂等性，可以通过重新加载和重新跑批加工的方式实现数据的恢复，所以RPO指标为0。对于无法重新跑批计算的数据，其RPO最悲观为上次同步完成时的业务时间到灾难发生时间，即RPO&lt;24小时，针对这类业务可以提高数据同步频次的方式来降低RPO，如每小时同步一次该类型数据将缩短RPO至1小时内。对于RTO恢复目标，其恢复时间为上一次数据同步完成时间开始，重新跑批的耗时，如重新日跑批需要8个小时，则RTO&lt;8小时。4.2作业级准实时同步场景方案描述作业级准实时同步是将表数据同步任务加入到应用加工的跑批作业调度中，在一个跑批作业任务结束后，执行该作业所涉及表的双活同步。GVR提供用户同步任务调度接口，在跑批作业的最后一步增加一个双活同步任务，待同步任务完成后，该作业执行完成。该方案下双活同步与业务会进行一定的耦合。通过作业任务调度实现主备集群间数据的及时数据同步，达到降低RPO、RTO的目标。方案架构图如下：<img src="https://cdn.gbase.cn/Uploads/wiK3hnc1ehry3LAxIXImY/3.png">①修改业务程序脚步，在每个跑批作业的末尾，增加双活同步任务调度 ②提前预置或在作业执行时生成要同步的表列表，在作业执行完成后，按照预置的表列表或即时生成的本次作业存在数据变动的表列表进行数据同步 ③表同步任务完成后，该跑批作业才正式结束，当出现数据同步任务失败的情况下，作业调度程序需支持同步任务的重跑而无需进行整个作业的重跑 ④为降低数据同步对作业跑批性能的影响，最后的同步任务可以异步执行，即完成作业跑批任务后，即可进行后续跑批任务的执行，数据同步异步进行，并最终返回同步结果。增量数据同步时间评估作业级准实时数据同步将主备集群间的数据同步任务打散到各个作业任务中，单个作业的同步数据量较小，同步耗时较短。依然可以通过同步数据量和网络带宽来做同步性能的预估。在有较高性能要求的多个串行跑批作业的链路中，可以将表同步任务作为异步任务方式执行，降低对作业链路的性能影响。灾备指标评估作业级准实时数据同步与T+1异步双活同步相同，对于能够重新跑批生成数据的业务其RPO=0，对于无法通过跑批等方式重新计算生成的数据其RPO=主备双活切换时间+作业跑批时间，可达到分钟级。RTO的时间接近作业重新跑批的时间，如在执行某个耗时1小时的作业过程中，主集群发生灾难性故障需切换到备份集群，RTO&lt;1小时，只需在备份集群基于上次同步完成的表进行最近一次的作业跑批即可。4.3双活同步功能对业务影响及功能限制说明1）对业务影响：双活同步方案同步粒度为表级，因此对业务影响为正在同步的表级别的影响主集群：正在同步的表支持读，以及insert select、insert values、load、delete、以及开启fast_update模式后的update和merge类Appendonly形式的DML操作，不支持DDL、不开启fast_update模式的update、merge类DML操作； 备集群：正在同步的表不支持读、DML和DDL操作；2）同步范围：GVR工具同步范围为对同步表的DML类型操作，不支持对同步表的DDL类型操作的同步； GVR工具支持对主备集群间元数据同步，包括对表、存储过程、视图、自定义函数类型元数据同步；GVR双活同步工具介绍GVR（GBase_Visual_RsyncTool）工具封装底层数据同步的实现细节，采用图形化方式简化双活同步配置，支持存储过程等元数据同步，提供双活同步的监控运维功能。<img src="https://cdn.gbase.cn/Uploads/1OkNj6zT-0Wexsuwy49Lz/4.png">GVR同步工具架构如上图，各模块的职责描述如下：前端服务：可视化界面，SNMP/ RESTFUL接口 后端服务：接收前端请求，完成用户及权限认证、同步任务调度等 底层工具：负责同步执行，内部封装，用户透明 日志体系：后端服务、底层工具各模块输出记录操作日志 配置库：持久化双活同步配置信息，记录同步任务执行情况<img src="https://cdn.gbase.cn/Uploads/mzOo8r0xZ7Ve_gLgKAdyW/5.png">写在最后GVR支持包括可视化配置主备集群同步、元数据同步、动态展示进度条同步进度、历史同步任务查看、可视化编辑定时任务、同步任务告警功能、主备集群数据一致性校验、数据源管理、同步任务管理、同步调度策略配置、同步任务监控、操作记录审计在内的多种功能。点击了解GVR详细信息。

如何用GVR可视化工具，实现GBase数据库的双活集群容灾?

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。

GBASE南大通用，中国金融行业数据库用户渗透率第一