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GBASE南大通用助力某政策性银行实现数据库国产化替代

6月18日，2025中国国际金融展在上海世博展览馆盛大开幕，国内外金融机构、科技企业、行业协会及政府代表齐聚沪上。GBASE南大通用携全栈数据库产品“金”彩亮相，凭借自主可控的硬核技术实力强势吸睛，成为现场焦点。<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/vE7zfNrq8bRP-_SAQkxaE/7.jpg"><img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/rGU4M4GMDf1x4XZz6kGSh/1.jpg"><img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/FliBRC-ACE3jcN1rLL37J/2.jpg"><img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/IaNLA6hxcQ-jOWcHxlP_o/3.jpg"><img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/qIo2dU69d1EQekRB2U0YE/6.jpg"><img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/kjq0qpRAt4IAZbqgfa7VP/8.jpg">6 月 19-20 日展会持续进行中，诚邀您莅临 GBASE 展台 「H1-08-06」，纵览金融科技前沿趋势，共绘自主可控的金融蓝图。 &nbsp;

超燃开场 | 探秘金融展GBASE展台首日盛况

在日常数据处理场景中，时常会遇到数值精准操作的需求。相较于简单的四舍五入，有时我们更需要对数值进行精确截断。今天，我们就来深入了解GBase 8s 数据库中的TRUNCATE函数，探究其如何实现数值的精准处理。&nbsp;TRUNCATE 函数：数值截断在日常数据处理工作中，你是否曾遭遇这样的困境：需要将一串复杂数值截断至指定小数位，却不希望采用四舍五入的近似处理？GBase 8s数据库的TRUNCATE函数正适用于这类需求。TRUNCATE函数的核心功能在于精准截断数值——它能够依据实际需求，将目标数值按指定规则截断到对应小数位或整数位，确保数据处理过程中完全摒弃四舍五入的近似逻辑，真正实现数值的「硬截断」处理。语法与参数TRUNCATE 函数的语法非常简单：TRUNCATE(n[,m])<ul><li>n：这是需要截断的数值，可以是任意decimal类型的数值。它支持多种表达式，包括聚集表达式、算术运算符表达式、串联表达式等，但不支持构造函数表达式。</li><li>m：这是需要截取的位数，类型为int。如果m为正数，表示截断到小数点右边的第m位；如果m为负数，则表示截断到小数点左边的第m位。如果省略m，默认值为0。</li></ul>返回值是lvarchar类型。&nbsp;示例：截断数值让我们来看一个简单的例子。假设需要将数值1234.234截断到小数点后两位。使用TRUNCATE函数可以实现：select&nbsp;truncate(1234.234,&nbsp;2) from dual;执行结果为：(expression) &nbsp;1234.23&nbsp;特殊情况与注意事项在使用TRUNCATE函数时，还有一些特殊情况需要注意：<ul><li>如果参数n为 null 或空串，函数会返回空。</li><li>如果参数n是常量表达式today，TRUNCATE函数也支持。</li><li>如果参数n是数值，且m为正数且超过n的小数位数，返回结果的小数位会补0到m位。</li><li>这些细节确保了TRUNCATE函数在各种场景下都能稳定运行，满足需求。</li></ul>&nbsp;GBASE有话说在数据处理场景中，数值截断是较为常见的需求。TRUNCATE函数的显著优势体现在其精确性与灵活性上。不同于传统的四舍五入方式，该函数会严格依照指定位数执行截断操作，不会对数值进行任何额外处理。无论是财务数据核算、科学计算场景，还是其他对数值精度有要求的业务场景，TRUNCATE函数都能适配相应需求，是数据处理的实用工具。 &nbsp;

“G”术时刻：GBase 8s数据库TRUNCATE函数 实现数值精准截断

倒计时1天 | 2025中国国际金融展，GBASE邀您来“探”

漫说：探秘2025中国国际金融展GBASE创新技术展示

点亮国产化示范标杆 GBASE南大通用全份额中标中国移动集中式数据库采购

2025年6月18日至20日，以“开放创新 科技赋能 共创金融新未来”为主题的2025中国国际金融展将在上海世博展览馆隆重召开。GBASE南大通用将携全栈自主创新产品与解决方案精彩亮相，并集中展示助力金融机构数字化转型的实践成果。诚邀您莅临GBASE展台「H1-08-06」，共鉴金融创新发展成果。<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/KVGiYl7QGx9SJ3RPWrpp_/1.png">

倒计时7天 | GBASE南大通用邀您相约2025中国国际金融展

“距离过年还有多少天？”和上面的问题一样，计算两个日期之间的差值是我们处理日期与时间数据时的常见需求。无论是数据分析、报表生成，还是业务逻辑的实现，准确地计算日期差值都至关重要。南大通用基于共享存储的数据库集群GBase 8s提供了days_between函数，它能够帮助用户快速、准确地计算两个日期之间的天数差。本文将详细介绍days_between函数的用法、参数说明、注意事项以及一些实用的示例，帮助您更好地理解和使用这一功能。days_between函数简介days_between函数是GBase 8s中用于计算两个日期之间天数差的内置函数。它返回两个日期之间相差的天数，结果为整数。这一函数广泛应用于各种需要处理日期差值的场景，如计算项目周期、统计用户活跃天数、分析时间序列数据等。days_between函数的语法与参数说明语法DAYS_BETWEEN(dt1, dt2)参数说明dt1和dt2：这两个参数是需要计算天数差的日期，类型为datetime。它们必须是有效的日期格式，且不支持算术运算符表达式或构造函数表达式。不支持 interval类型。返回值：函数返回一个整数，表示两个日期之间的天数差。注意事项<ul><li>空值处理：如果任意参数为 NULL 或空字符串，函数将返回空值。</li><li>大对象类型：如果参数为大对象类型（如BLOB或CLOB），函数将报错674。</li><li>日期精度：输入的datetime类型必须包含天精度。如果日期精度不全，将按照时间类型补全规则进行补全后再计算。</li><li>数值处理：如果参数为数值类型，将从1899年12月31日开始加减该数值，得到日期后再进行计算。小数部分将被取整。</li></ul>days_between 函数的使用示例示例 1：计算两个日期之间的天数差假设我们需要计算2023年11月13日和2023年12月12日之间的天数差，可以使用以下SQL语句：SELECT&nbsp;DAYS_BETWEEN('2023-11-13', '2023-12-12') FROM dual;执行结果如下：(constant) &nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;-29 1&nbsp;row(s) retrieved.从结果可以看出，2023年11月13日比2023年12月12日早29天。示例 2：处理空值和大对象类型如果其中一个参数为 NULL 或空字符串，函数将返回空值。例如：SELECT&nbsp;DAYS_BETWEEN('2023-11-13',&nbsp;NULL)&nbsp;FROM&nbsp;dual;执行结果如下：(constant) &nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;NULL 1&nbsp;row(s) retrieved.如果参数为大对象类型，函数将报错。例如：SELECT&nbsp;DAYS_BETWEEN('2023-11-13', BLOB('2023-12-12')) FROM dual;执行结果将报错：Error&nbsp;674:&nbsp;Invalid&nbsp;argument&nbsp;type示例 3：处理数值类型如果参数为数值类型，将从1899年12月31日开始加减该数值。例如：SELECT&nbsp;DAYS_BETWEEN('2023-11-13',&nbsp;30) FROM dual;执行结果如下：(constant) &nbsp; &nbsp; &nbsp;&nbsp;-42614 1&nbsp;row(s) retrieved.从1899 年12月31日加上30天后得到的日期是1900年1月30日，与2023 年11月13日相差42614天。days_between 函数的应用场景在项目管理中，计算项目周期是一个常见的需求。通过 days_between 函数，可以轻松计算项目开始日期和结束日期之间的天数差，从而评估项目的进度和周期。在用户行为分析中，计算用户活跃天数可以帮助了解用户的使用习惯与忠诚度。通过 days_between函数，可以计算用户首次登录和最近一次登录之间的天数差，从而评估用户的活跃情况。在处理时间序列数据时，计算两个时间点之间的天数差可以帮助分析数据的变化趋势。例如，在金融数据分析中，计算两个交易日之间的天数差可以帮助分析市场波动。GBASE有话说days_between函数是GBase 8s数据库中一个非常实用的日期处理函数，它能够帮助用户快速、准确地计算两个日期之间的天数差。读到这里，相信您已经对days_between函数的用法、参数说明、注意事项以及应用场景有所了解。在实际应用中，我们可以根据具体的业务需求灵活使用该函数，以满足各种日期处理的场景。数据处理需求在不断变化，我们始终坚持优化和扩展产品功能，通过持续迭代变得更稳定、更易用。未来，GBase 8s将在日期和时间处理方面提供更多功能支持，为广大用户的业务开展提供便利。 &nbsp;

“G”术时刻：GBase 8s数据库days_between函数详解

在泛黄的卷宗里，在尘封的文书间，档案记录着历史的风霜，封存着岁月的温度。2025年6月9日，第18个国际档案日如期而至，今年的主题是“请听档案说”。如何让尘封的档案“开口说话”，说给更多的人听？答案，就藏在档案信息化的潮头里。基于共享存储的数据库集群GBase 8s助力档案信息化建设，实现档案安全管控、高效共享、长期可读，让历史的记录者拥有了智慧新声。<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/KgZPYXqBPaYXy9fH4Bm5w/1.jpg">核心特性加持 唤醒档案沉睡记忆1、安全控制：通过权限控制、加密等手段确保文档的安全性，防止未授权访问。2、版本控制：支持文档的多版本管理，允许用户追踪历史修改记录并恢复到早期版本。3、全文搜索：提供强大的搜索引擎，支持对文档内容进行快速定位。4、元数据支持：允许为每个文档添加描述性的元数据标签，便于分类和搜索。5、协作功能：支持多人同时在线编辑文档，并能记录所有人的修改情况。6、审计跟踪：记录所有操作日志，便于事后审查。让档案“开口说话”，做最可靠的声音播放器。目前，GBase 8s数据库已在全国十多个省份的档案馆、档案局应用部署，覆盖省、市、区县等多级档案管理机构，存储、管理着人事、民生、科技、文书等多种类型档案，为发挥档案存史、资政、育人等效用提供了稳定、安全的数据库解决方案。当沉睡的档案被安全唤醒、被高效利用、被智慧管理，历史的脉络便清晰可触，文化的传承便生生不息。在国际档案日，我们聆听档案的低语，让这份历史的回响清晰、洪亮、传之久远。 &nbsp;

国际档案日 | 档案会说话，GBase数据库赋予新生命

近日，GBASE南大通用与京北方完成了全产品线的兼容联合认证，这标志着双方在信息技术应用创新领域的合作迈出了重要一步，为国产化生态建设注入了新的活力。<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/Bm2sOb_OY-74pM4Lp5Y9q/1.png">GBASE南大通用与京北方完成包括盘庚测试云平台、数据资产治理平台、NLP及大模型算法服务平台、集约化运营平台、运营管理及运营风险监控系统、影像平台、电子档案管理系统、银行资产管理系统、数字化协同办公平台、渠道中台、移动统一开发平台等40余个产品的兼容联合认证，测试结果表明：京北方相关认证产品与南大通用GBase 8s数据库完全兼容、运行稳定、性能卓越，充分满足用户信创改造需求。关于京北方京北方信息技术股份有限公司[股票代码：002987]（以下简称京北方）作为金融科技服务领域的领航者，旨在为客户提供全方位、高质量的软件与信息技术解决方案及卓越服务，助力客户全面数字化转型。作为国家高新技术企业，京北方不仅设有北京市企业技术中心、企业博士后科研工作站，更是在创新战略的指引下，设立京北方研究院，汇聚顶级人才，持续加码科技投入。目前，公司致力于人工智能、大数据、云计算、区块链、隐私计算及数字孪生等前沿科技的探索、实践与创新，已拥有自主知识产权的国家专利33项，软件著作权近280项，并完成信创认证近780项，彰显了公司在技术创新领域的雄厚实力。&nbsp;关于GBASE南大通用天津南大通用数据技术股份有限公司（以下简称“GBASE南大通用”）成立于2004年，是具有自主知识产权的国产数据库产品与服务提供商。自成立以来，GBASE南大通用始终坚持自主创新，核心技术及底层代码自主可控，产品已通过国家安全可靠测评（数据库集中式和分布式）、分布式分析型数据库性能大规模专项评测（4096节点）、等保四级、商用密码产品认证、涉密信息系统产品检测等资质认证，是国内少有的专注于数据库产品研发，并且在金融、电信等行业得到规模化应用的独立数据库服务商。自主研发的GBase数据库产品及服务范围覆盖全国33个省级行政区（含香港特区），已为百余个行业上万家用户提供产品和服务，建立节点超过100,000个，管理数据总量超过500PB。未来，GBASE南大通用将继续秉持共建共赢的合作理念，携手京北方不断加强核心技术创新攻关，为用户提供更安全、更高效、更高可用性的产品与服务，共同助力金融行业数字化转型与信创建设的高质量发展。 &nbsp;

金融信创加速行 GBASE南大通用与京北方完成全产品兼容互认证

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