在数据驱动业务发展的当下，数据迁移就像给企业的“数字资产” 搬新家——既要保证 “家具” 完好无损，又要让新家布局合理。最近，总有社区的小伙伴咨询Hadoop业务数据如何平稳迁移到GBase数据库集群。下面就奉上详细的迁移实施过程供大家参考，让数据“搬家”不再“迷路”。&nbsp;迁移实施方案Hadoop集群提供材料GBase 8a MPP Cluster接入HDFS数据，需要hadoop集群提供下面内容：<ul><li>Hadoop集群namenode、datanode的主机名和ip映射关系</li><li>kerberos客户端配置文件krb5.conf</li><li>kerberos认证密钥文件kt, 及principal名称</li><li>需开通的端口(RPC协议)：</li></ul>a)开通Hadoop集群所有节点 访问GBase集群所有管理节点的端口（默认5258）b)开通Hadoop集群所有节点 访问GBase集群所有数据节点的端口(默认5050)c)开通GBase集群所有节点)访问Hadoop集群所有节点的端口（如25000）d)开通GBase集群所有节点到kdc服务器对应端口范围，如27230-27232（在krb5.conf中可以查到）<ul><li>所有迁移表的表结构</li></ul>&nbsp;GBase集群实施方案创建表结构根据提供的表结构，在对应的database下创建迁移的表，建议创建为hash分布表。配置/etc/hosts&nbsp;由于Hadoop和Kerberos对 DNS 解析依赖程度很高， 需要DNS支持正向（ forward）和反向（ reverse）查找， 在Kerberos认证环境中在加载和导出语句的URL中推荐使用主机名， 而不建议使用 IP 地址。因此需要在GBase集群的所有节点的/etc/hosts中，配置Hadoop集群所有节点的主机名和IP映射关系。安装kerberos客户端在GBase集群的所有节点的安装kerberos客户端，具体安装要求如下：#在root账户下执行<code>yum&nbsp;install &nbsp; libkadm5 krb5-libs krb5-devel &nbsp;krb5-workstation</code>分发票据信息需要修改票据信息yitong_guest.kt属主，并分发到集群节点的config下。修改此文件属主为gbase权限为644()#在root账户下执行<code>chown&nbsp;gbase: gbase biao_guest.kt</code> <code>chmod&nbsp;644 biao_guest.kt</code>分发到集群的config路径下：#在gbase账户下执行<code>cpush coor:biao_guest.kt /gbase/gcluster/config</code> <code>cpush data:biao_guest.kt /gbase/gnode/config</code>分发KDC配置文件把KDC配置文件分发到集群所有节点的/etc/下：#在root账户下执行<code>cpush&nbsp;all: krb5.cnf /etc/</code>设置集群参数登录到数据库中，执行下面命令： &nbsp;#在gbase账户下执行<code>gccli&nbsp;-uxxx&nbsp;-pxxx</code> <code>gbase&gt;&nbsp;</code> <code>set&nbsp;global&nbsp;gbase_hdfs_auth_mode=kerberos ;</code> <code>set&nbsp;globl gbase_hdfs_protocol=RPC’;</code> <code>set&nbsp;globl gbase_hdfs_port=25000’;</code> <code>Set&nbsp;global&nbsp;gbase_hdfs_principal&nbsp;=’biao_guest@HADOOP.COM’;</code> <code>Set&nbsp;global&nbsp;gbase_hdfs_namenodes=’namenode1,namenode2’;</code>#管理节点：<code>Set &nbsp;globalgbase_hdfs_kt &nbsp;=’/gbase/gcluster/config/biao_guest.kt’;</code># 数据节点：<code>gncli -uxxx -pxxx &nbsp; &nbsp;</code> <code>Set&nbsp;global&nbsp;gbase_hdfs_kt &nbsp;=’/gbase/gnode/config/biao_guest.kt’;</code> <code>注意：在加载验证成功后，需要把上述参数配置在config文件中，以免集群节点服务重启后失效。</code>票据身份认证管理节点上执行：<code>kinit&nbsp;-kt&nbsp;/gbase/gcluster/config/biao_guest.kt biao_guest@HADOOP.COM</code>数据节点上执行：<code>kinit&nbsp;-kt&nbsp;/gbase/gnode/config/biao_guest.kt biao_guest@HADOOP.COM</code>验证加载在数据库中创建测试表，然后执行下面测试语句：#在gbase账户下执行<code>gccli&nbsp;-uxxx&nbsp;-px</code> <code>gbase&gt;load data infile ‘hdp://biao_guest@namenode1:25000//user/biao_guest/gbasetest20250313.txt’&nbsp;into&nbsp;table&nbsp;all_judicial_inquiry_new_2020 data_format&nbsp;3&nbsp;fields terminated&nbsp;by&nbsp;‘|@|;</code>&nbsp;GBase集群安装Kerberos认证的影响&nbsp;集群扩容影响在执行扩容后， 管理员需要执行Kerberos 客户端安装与配置， 手工完成Kerberos 客户端环境部署。&nbsp;集群升级影响&nbsp;从不支持Kerberos认证的集群版本到支持Kerberos认证的集群版本的升级， 管理员需要执行Kerberos客户端安装与配置， 手工完成Kerberos客户端环境部署。节点替换工具支持kerberos认证的集群版本的节点替换功能。 集群节点替换工具在同步文件时，需要将$GCLUSTER_BASE/config 或$GBASE_BASE/config 下扩展名为.kt的文件同步到被替换节点。 &nbsp;

“G”术时刻：数据搬家不迷路 HBase迁往GBase 8a全流程指南

漫说：GBase 8s新存储引擎技术革新

GBASE南大通用中标贵州移动2025年数据库自主可控改造项目

信创浪潮蓬勃发展，千行百业数字化转型正从外围向核心全面迈进，数据库性能俨然成为业务发展的关键“胜负手”。为此，南大通用正式发布GBase 8s新一代存储引擎。生产峰值场景，如何确保数据库低延迟、零抖动？系统突发故障，如何稳定快速切换，保障业务连续？如何从底层架构突破传统数据库的性能瓶颈？&nbsp;6月25日15:00-16:00，南大通用GBase 8s存储引擎研发负责人杨蔚将在直播间分享GBase 8s新存储引擎面向生产场景的技术革新，从核心特性到客户价值，干货满满，不容错过！<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/5xeOR5WNJKRwz-LypxTJR/第1期.jpg">更有直播抽奖环节，GBASE定制旅行茶具套装、U型枕、多功能数据线套盒、香薰包等精美礼品掉落！

GBase 8s新存储引擎如何面向生产释放极致能力？预约直播聊明白

在数据库开发中，触发器是一个常用的工具，它可以自动响应表中的数据操作（如插入、更新或删除），并执行预定义的逻辑。GBase 8s数据库支持在创建触发器时使用REFERENCING NEW AS NEW OLD AS OLD子句，这为开发者提供了更灵活的方式来引用触发器中的新旧数据。本文将详细介绍这一语法的用法，并通过实际示例展示其在数据库开发中的应用。触发器简介在深入探讨REFERENCING子句之前，我们先来了解一下触发器的基本概念。在GBase 8s数据库中，触发器是一种与表相关联的数据库对象。当对表执行特定操作（如INSERT 、UPDATE、 DELETE）时，触发器会自动执行预定义的SQL 语句。触发器通常用于实现业务规则、验证数据完整性、记录操作日志等功能。REFERENCING 子句的作用在创建触发器时，REFERENCING子句允许我们通过NEW和OLD关键字来引用触发器中被修改的数据。具体来说：NEW：用于引用触发器中受到INSERT和 UPDATE操作影响的新数据。OLD：用于引用触发器中受到UPDATE和 DELETE操作影响的旧数据。通过使用REFERENCING NEW AS NEW和REFERENCING OLD AS OLD，我们可以为新旧数据指定别名，从而更清晰地在触发器逻辑中引用它们。使用示例（一）引用新数据（ REFERENCING NEW AS NEW ）假设我们有一个名为t_sale的表，其中包含列 f_saleid、f_productname和f_qty 。我们希望在每次插入新记录时，自动将相关信息记录到另一个日志表t_log 中。以下是实现这一功能的步骤：1. 数据准备<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/DzQs-4ub6Q4TW4rkksL05/1.png">2. 创建触发器<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/8YDWnfYKm9ObNw9sjwL48/2.png">3. 插入数据并查看结果结果：<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/acSJxcra0FlwqlC32STY_/3.png">t_sale表：<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/kbI6uN1Lky771vE9rC9zE/4.png">t_log表：<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/MdAXSd9i1UjTUSugm2MsD/5.png">（二）引用旧数据（ REFERENCING OLD AS OLD ）接下来，我们继续使用上述表结构，创建一个触发器，用于在每次更新t_sale 表中的f_qty字段时，自动将相关信息记录到t_log表中。1. 创建触发器<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/OK2NyKuYRkzodnf0z9OzR/6.png">2. 更新数据并查看结果<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/EQNVHjhIqUPQwnmt5XkmM/7.png">结果：t_log表：<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/bCqKJnF69MCUuVpWjmruC/8.png">GBASE有话说在上述示例中，我们使用了REFERENCING OLD AS OLD 语法，old_item.f_qty代表了更新操作影响的旧数据的对应字段。通过使用GBase 8s数据库的REFERENCING NEW AS NEW OLD AS OLD子句，我们可以更灵活地在触发器中引用新旧数据，从而实现复杂的业务逻辑。无论是记录操作日志、验证数据完整性，还是实现其他业务规则，这一语法都能为开发者提供支持。希望本文的示例能帮助大家更好地理解和应用这一功能。&nbsp;

“G”术时刻：GBase 8s触发器REFERENCING子句使用指南

6月18-20日，2025中国国际金融展在上海世博展览馆圆满召开。GBASE南大通用携金融领域最新成果亮相，分享金融各细分场景下的创新方案与应用实践，全方位呈现GBase数据库助力金融机构数智转型及信创建设的核心竞争力。本次中国国际金融展以“开放创新 科技赋能 共创金融新未来”为主题，由中国人民银行指导、上海市委市政府支持、中国金融电子化集团主办，紧扣科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融“五篇大文章”，展示全球金融科技和金融服务创新发展成果。在全球金融业架构升级与数字化转型的双重浪潮下，金融科技正作为推动行业变革的关键引擎，重塑金融服务的模式与效率。GBASE南大通用依托关键核心技术自主创新，历经十余年的行业深耕，构筑了全栈安全可控的数据库产品与解决方案体系，以“广泛、庞大、稳定”三大核心优势，为金融机构的数智化转型与信创建设提供坚实保障。&nbsp;应用广泛：全场景赋能金融业态GBase数据库在金融领域广泛应用，累计服务200+金融机构，为金融核心业务系统、一般生产业务系统及数据仓库等信息系统提供标准化或定制化数据库解决方案。赛迪顾问2024年《中国金融行业数据库市场研究报告》显示，GBase数据库金融行业用户渗透率第一。银行、保险、证券三大细分市场，集中式及分布式领域均排名前列。&nbsp;规模庞大：节点数、数据量双领先GBase数据库在金融行业规模化应用，部署节点200,00+，数据库集群节点数行业领先；携手某国有大行，基于全国产化环境建设国内最大规模的数据仓库和大数据平台；累计完成信创替换数据量超200PB，筑牢金融安全防线，夯实金融数据安全基座。&nbsp;稳定可靠：为金融关键业务保驾护航GBase数据库全栈高可用技术确保服务不中断、数据不丢失，RPO=0，RTO＜5s，护航某金融用户0故障运行3000+天；高并发场景下实时交易10ms内响应，并支持毫秒级的实时数据分析效率，为金融关键业务系统保驾护航。<img src="https://g1.cdn.gbase.cn/Uploads/UQwCe0YIuk83n4ZDKV0_p/6.jpg">展会期间，GBASE南大通用重点展示了基于GBase数据库的十余项金融信创优秀解决方案，包括核心业务系统、审计系统、清算平台、智能报表、办公系统、数据仓库等金融业务场景，全面覆盖金融机构从核心交易到数据治理的全链路信创需求，助力其构建安全可控、便捷高效、普惠利民的金融服务体系。 此外，GBASE南大通用系统展示了GBase数据库在金融监管机构、国有大行、股份制银行、城商行以及其他头部保险、证券等金融机构打造的标杆案例，基于自主创新技术，提升金融服务质效。在新一代信息技术应用创新的驱动下，金融行业数字化转型正从外围向核心全面迈进。面向未来，GBASE南大通用将继续秉持核心技术自主研发的初心，持续打磨产品技术与服务能力，响应金融机构数字化转型中的多元化需求，以自主安全、稳定高效的数据库解决方案赋能金融 “五篇大文章”落地，为加快金融强国建设贡献数智力量。 &nbsp;

GBASE南大通用亮相2025中国国际金融展 自主创新提升金融行业核心竞争力

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”

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。

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

赋能政务信息化 | GBASE南大通用入围全国多地数据库框采

GBASE南大通用，中国金融行业数据库用户渗透率第一

“G”术时刻：数据搬家不迷路 HBase迁往GBase 8a全流程指南

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“G”术时刻：GBase 8s触发器REFERENCING子句使用指南

GBASE南大通用亮相2025中国国际金融展自主创新提升金融行业核心竞争力

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超燃开场 | 探秘金融展GBASE展台首日盛况

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