作者 | 贾瓅园 金融行业作为国民经济的命脉和枢纽，对数据库有着极为严苛的要求。近年来，国产金融级分布式数据库迈上了发展的快车道，在多个领域不断取得新突破。...今天为大家带来腾讯云金融行业架构专家贾瓅园老师在金融级架构方面的分享，主题为“国产金融级分布式数据库在金融核心场景的探索实践”。...3 金融级分布式数据库架构探索 根据上述分析与要求，结合分布式数据库在金融领域的挑战与痛点，我们在金融级分布式架构体系方面进行了探索。...完善金融级整体解决方案，我们必须要在满足金融级监管要求的同时，满足金融客户各类建设特点，以抽象思路和通用化的设计回归到统一的数据库产品。 深入金融业务场景探索。 打磨高可用和稳定性。...创新金融 DB 级 SaaS 服务。以前述提及的数据迁移体系、运维模式、建设模式为例，它能否对未来的金融级厂商、客户提供专业的数据库金融场景服务，这些都需要我们不断地去创新和探索。
行业背景 银行业从最初的手工记账到会计电算化，到金融电子化，再到现在的金融科技，可以看到金融与科技的结合越来越紧密，人工智能、大数据、物联网、区块链等新兴技术改变了金融的交易方式，为金融行业的创新前行提供了源源不断的动力...同时互联网金融的兴起是一把双刃剑，带来了机遇的同时也带来了挑战。普惠金融使得金融的门槛降低，更多的普通大众参与到金融活动中，这让金融信息系统承受了越来越大的压力。...随着数据库瓶颈的凸显，进行分布式改造迫在眉睫。 数据库分布式改造的途径 数据库进行分布式改造主要有三种途径：分布式访问客户端、分布式访问中间件、分布式数据库。...分布式数据库总体架构 其实当前市面上的分布式数据库总体架构都是类似的，由必不可缺的三个组件组成：接入节点、数据节点、全局事务管理器。...分布式数据库如何实现PITR 数据库的PITR一般都是通过一个基础备份加上持续不间断的wal归档来做到的，这个基础备份可以是在线的，因为它并不需要数据库当时处于一致性状态，一致性可以通过replay redo
朋友问我为啥不更新了，我说天天转发这个转发那个。时间一多大家都烦躁，不如不发，或者发一些自己在项目上的一些问题，最近入职了新的公司，没错，终于找到了工作，太不容...
研究黄金价格的动态演变过程至关重要。文中以黄金交易市场下午定盘价格为基础,帮助客户利用时间序列的相关理论,建立了黄金价格的ARMA-GARCH模型,并对数据进行了实证分析,其结果非常接近。...在实际的金融时间序列中,数据大都具有“尖峰厚尾”、波动集聚性与爆发性等特征。...根据金融时间序列的这些特性,为了应对这种情况,美国经济学家RobertF.Engle于1 982年首次提出了A R C H模型;它具有良好的特性,即持续的方差和处理厚尾的能力,能较好地描述金融序列的波动特征..., 2) 6883.6 -3435.84 A R M A ( 3, 1) 6899.1 -3443.58 A R M A ( 1, 3) 7096.61 -3542.3 A R C H 检验 在分析金融数据中...上海黄金市场价格波动特征的实证研究[ J ] .金融经济, 2008( 8) : 97-98. [ 6] 靳云汇, 金赛男. 高级计量经济学[ M] . 北京: 北京大学出版社,2007 ----
当时，腾讯有一款金融级的分布式数据库产品TDSQL，其业务场景和对数据库的可靠性要求，和银行场景非常类似。...微众银行和腾讯TDSQL团队合作，共同将TDSQL打造为适合银行核心场景使用的金融级分布式数据库产品，并将TDSQL用于微众银行的核心系统数据库。本文是对整个实践历程的总结。...从过往经验来看，当时除了oracle等少数传统的商业数据库，能满足金融级银行场景的数据库产品并不多。...1.TDSQL架构介绍 TDSQL是基于MySQL/Mariadb社区版本打造的一款金融级分布式数据库集群方案。...微众银行通过实践证明，TDSQL作为金融级的核心数据库，是完全胜任的。
引言金融市场的变动无常，投资者需要不断调整策略以适应新的市场条件。机器学习技术的兴起为金融预测提供了新的可能性，通过对历史数据的深入分析和模型的训练，我们能够更准确地预测未来的市场走势。...1.1 背景金融市场的不断波动和复杂性使得投资者面临着巨大的挑战。在这个高度竞争和信息泛滥的环境中，准确预测金融市场的走势变得至关重要。...传统的分析方法往往无法充分利用大量的历史数据，而机器学习技术通过深度学习和模式识别，为金融预测提供了新的可能性。本项目的目标是通过机器学习构建一个股票价格预测模型，以提高投资决策的科学性和准确性。...数据收集与处理首先，我们需要获取股票价格的历史数据。我们可以使用Yahoo Finance等金融数据源，也可以使用专门的API来获取数据。在这个例子中，我们将使用pandas库来处理数据。...此外，模型对于短期内的价格波动可能表现更好，而对于长期趋势的预测可能较为困难。7.3 实际应用性尽管模型在测试集上表现良好，但在实际金融决策中的应用仍需谨慎。
简介 该数据库包含从2017年1月1日至今，国内2千多条直飞航线的出发前90天内的历史价格信息，具有包含价格历史长、连续性高、密度高、价格数据准确等特点。...低频数据 低频数据收集每日下午2点附近的机票价格，数据库中总共包含1025159650（10亿）条数据。平均每天1025159（一百万）条数据。...高频数据可以看到每日不同时刻价格的变化，可以更加深入的分析。...出发航站楼 arrivecity 到达机场三字码 arrivetower 到达航站楼 discount 折扣价格 price 经济舱最低价格信息 样例数据 2017年1月1日起飞的CA4305航班数据...例如第一条2016年12月29日，就是起飞前3天的价格数据，不含税为1020元，折扣为7.1折；同理第二条为起飞前5天的价格数据，为540元，3.8折。
金融行业正常业务范围概括起来主要有以下四大部分，分别是银行业，证券业，保险业及其他金融服务。其中银行业包括中央银行，商业银行，其他银行。证券业主要有股票、债券、期货及其他有价证券的投资交易活动。...其他金融业务是上述三种业务之外的业务，主要有金融信托、金融管理、金融租赁、财务公司、邮政储蓄、典当以及其他未列明的金融活动。...在这样的信息化背景下，金融行业紧跟潮流，在信息化设备采购上一直保持着国际先进水平，但仅保持硬件及软件系统的先进性还是不够的。...数据库作为金融行业信息系统的核心和基础，承载着越来越多的关键业务系统，整个业务流程过程中的操作、数据的变更、新增、删除都存储在数据库中，保存着客户的个人资料以及资金等各类信息。...针对网络中的威胁，金融行业也采取了很多防御措施，比如在金融信息系统最外层部署了网络防火墙，在应用层部署了IDS、IPS、WAF、堡垒机等一系列安全产品，在客户终端上也部署了相应的防病毒软件，但在数据库层面安全措施做得不够
GreatSQL由万里数据库发起、主导、维护，也欢迎广大MySQL使用者、爱好者下载使用，或者提交代码、issue等。 1....而GreatSQL已经有效解决了绝大多数较严重的问题，可以更放心地在金融级应用场景使用MGR架构。 2....GreatSQL的优势及展望 在金融级应用场景中，对数据的可靠性和架构的容错性要求都更高，对多数据中心甚至多活都有较高需求。为此，GreatSQL未来会在以下几方面着重发力。...2.1 增加更多金融级场景需求特性 增加地理标签功能。当在多机房部署MGR时，可以保证每个机房中至少有一个节点都参与事务认证，确保该节点总有最新事务，这可用于解决多机房数据同步的问题。...其他更多企业级特性展望 未来我们还计划将一部分企业级特性也开放出来，包括且不仅限于国产化硬件适配、等保合规、安全加密、Oracle兼容等众多特性。 3.
文|孟永辉 比特币的价格近期持续上涨。继突破5000美元和6000美元的大关之后，比特币的价格已达6125美元，而它的总市值更是水涨船高，突破了1000亿美元。...比特币的价格一路高歌猛进并非偶然，它对互联网浪潮的退却、互联网金融产品的逐步合规合法、市场发展重点和方向的转移等现象都有着一定的联系。...随着未来这种趋势的逐步明显，在新的投资类型和金融产品还未出现的情况下，比特币的价格还有可能出现新的上涨。...比特币上涨背后，互联网金融的发展新逻辑 比特币价格的上涨并不仅仅只是一个单一事件，它更多地代表的是一种市场趋势，一种发展方向。...比特币价格大涨暴露了它在自身的一些弊端，同样打开了我们思考未来它的发展模式的大门。面对互联网金融监管的加剧，金融市场科技化的进行，新金融时代的到来将会变得理所当然。
hrd7lij4yf.jpg] 第一章，产品简介以及适用场景 第二章，TDSQL架构分析及模块介绍 第三章，数据一致性保障 第四章，分布式TDSQL实践 第五章，数据同步与备份 一、TDSQL是什么：腾讯如何打造一款金融级分布式数据库...我们开始把这个高可用的数据库产品化。到2012年，TDSQL的雏形就已经出来了，作为一款内部产品，开始在公司内部提供金融级的数据强一致性、可靠性服务。...在金融场景，你没有办法去估量——假如错一条数据，到底这条数据是1分钱还是1个亿，所以数据强一致是我们最根本的一个特性。不允许丢，不允许错，这是对数据库起码的要求。 第二是金融级高可用。...第五点是企业级安全。金融数据是敏感的，一些敏感的金融数据需要在当前数据基础上再做一层更高级别的企业安全防护，比如数据库防火墙，以及透明加密，等等。...三、TDSQL金融级特性之：数据强一致性保障 前面我们了解了TDSQL的整体架构和核心特性。接下来我们要重点聊一聊它最重要的特性——作为金融场景下不可或缺的数据强一致性的保障。
实际上，腾讯推出的 TDSQL(TencentDistributed SQL) 金融级分布式数据库，在对内支撑微信红包业务的同时，对外也正在为中国金融行业技术自主可控分布式数据库解决方案 作为国内首家互联网银行...目前 TDSQL 已正式通过腾讯金融云对外输出金融级分布式数据库产品服务，除了微众银行，腾讯分布式数据库 TDSQL 还支撑着华通银行、华夏银行、潍坊银行、内蒙金谷农商银行、北京人寿、爱心人寿等众多银行和保险公司的互联网核心生产系统...并已经为超过 500+ 的政企和金融机构提供数据库的公有云及私有云服务，客户覆盖银行、保险、证券、互联网金融、计费、第三方支付、物联网、互联网 +、政务等领域，得到了客户及行业的一致认可。...所以，从 08 年开始，团队决定重构 TDSQL 解决方案，针对金融类业务的特点，列出以下几个要点： 数据强一致的要求 数据库集群的可用性、稳定性和容灾要求要达到银行标准 业务无需拆分超大表，数据库自动拆分...金融业务的数据库发展及展望 金融业务涉及国计民生的重点业务，一个小小的 BUG，一个操作失误，就可能影响到数以万计的百姓资产准确性。正因为这样的责任，腾讯云 TDSQL 团队始终坚守则“本心”。
例如：金融机构对安全性要求最高，在数据库灾备建设的各项要求上非常严格，一般核心业务系统会采用热备模式，通过三地五中心的异地多活方案来保证高可用，给予业务系统多重保障；而中小型企业主要保护业务、办公、管理文档数据...一方面，天翼云借鉴国际国内灾备标准，进一步细化灾备指标，添加库级读写分离、表级双写双读、行级双写双读等能力，让数据库灾备标准更加优化，有法可依。...这一要求也达到了金融领域分布式数据库灾难恢复的能力标准。...正是基于金融级高可用能力，天翼云TeleDB从层层选拔中脱颖而出，成功实现了健康码系统主中心和双活中心的切换：当新增资源池间互联电路中断或出现双活中心整体故障时，主中心业务完全不受影响，数据库集群将自动感知到双活中心发生故障...天翼云TeleDB作为云服务“国家队”，不断加快关键核心技术自主攻关，走出了一条引领国产化数据库高速发展之路，其历经十年打磨出的天翼云TeleDB系列产品，核心技术完全自主可控，其容灾方案展现出的金融级高可用标准
在金融行业来说，数据库作为最核心的基础组件之一，要求它能够安全运行和保障数据安全，这是一个刚需。另外，数据库服务本身的高可用，是我们实现整个对外数据服务连续性的最重要的基石。...TiDB 的金融级备份及容灾之道 TiDB 经常这么多年的积累和逐渐完善，在整个分布式数据库的容灾和灾备的领域，我们达到了金融生产级的要求。...但光有上述方案是不不够的，PingCAP 对于自身产品的要求是非常严格的，既然是要达到金融生产级的要求，除了要有对应的技术方案、对应的技术实现之外，必须为产品本身提供专业的分布式测试的体系和手段。...任何中心级失效，都会由另外两个中心来立刻进行故障的转移，以及对外继续提供正常的数据库服务。...、证券等金融客户提供完善的、可靠的、放心的、金融级的分布式数据库服务。
image.png 第一章，产品简介以及适用场景 第二章，TDSQL架构分析及模块介绍 第三章，数据一致性保障 第四章，分布式TDSQL实践 第五章，数据同步与备份 一、TDSQL是什么：腾讯如何打造一款金融级分布式数据库...我们开始把这个高可用的数据库产品化。到2012年，TDSQL的雏形就已经出来了，作为一款内部产品，开始在公司内部提供金融级的数据强一致性、可靠性服务。...在金融场景，你没有办法去估量——假如错一条数据，到底这条数据是1分钱还是1个亿，所以数据强一致是我们最根本的一个特性。不允许丢，不允许错，这是对数据库起码的要求。 第二是金融级高可用。...第五点是企业级安全。金融数据是敏感的，一些敏感的金融数据需要在当前数据基础上再做一层更高级别的企业安全防护，比如数据库防火墙，以及透明加密，等等。...四、TDSQL金融级特性之：数据强一致性保障 前面我们了解了TDSQL的整体架构和核心特性。接下来我们要重点聊一聊它最重要的特性——作为金融场景下不可或缺的数据强一致性的保障。
上述方案确保了TDSQL无任何数据异常，且具备高性能的可扩展性，解决了分布式数据库在金融级场景应用的最核心技术挑战，使得国产分布式数据库实现在金融核心系统场景的可用、好用，进而推动国产基础软件产业化。...在WOT全球技术创新大会2022的腾讯云数据库专场中，腾讯云数据库专家架构师汪泗龙分享了金融级分布式数据库TDSQL的一致性技术及应用实践，以下为详情内容： TDSQL产品介绍 1.1 发展历程...腾讯云数据库TDSQL诞生自腾讯内部百亿级账户规模的金融级场景。...在经过公有云的海量数字化、大规模高并发业务场景打磨以及内核级的深度自研优化后，TDSQL逐渐形成标准化的国产分布式数据库产品，包括金融级分布式TDSQL、计算与存储分离的云原生数据库TDSQL-C 等产品...作为领先的国产分布式数据库，TDSQL针对新型企业级信息化以及快速实现国产化的转型升级需求，具备数据强一致、金融级高可用、高性能低成本、线性水平扩展、企业级安全、便捷智能运维等核心特性。
前几天有小伙伴问关于 miRNA 的数据库，由于 miRNA 相关的数据库太多了，要是分开介绍的话估计要好久好久。...幸好，有人已经把 miRNA 相关的数据库整理好了，我们只需要基于自己的目的进行查找就可以找到相对应的数据库，然后进行使用就行了。...我们需要做的就是，通过里面的描述来进行数据库筛选。 ? 数据库总结 这个数据库的使用基本上就是这样的，剩下的，就是我们基于出来的内容去选择自己想用的数据库了。...对于数据库的选择建议还是： 选择发表日期近的数据库，这样的数据库至少里面包含的数据肯定会比之前发表的多。 选择被引次数多的数据库，这样被引的多说明相对来说比较权威。...这类总结其他数据库的网站，最怕的还是不更新了，这样的话，那我们也就检索不到最新的数据库了。但是这个数据库上面，写了最近的更新是最近，所以应该还是一个时常更新的数据库的。
写在前面 下面这篇文章介绍了Kaggle中，关于金融市场价格预测比赛（Jane Street Market Prediction）中的冠军方案。...在现实中，交易获利一直是一个难以解决的问题，在今天快速流动和复杂的金融市场中更是如此。电子交易允许在几分之一秒内发生数以千计的交易，从而产生了几乎无限的机会，有可能发现并利用实时的价格差异。...然而，金融市场在现实世界中并非完全有效。 制定交易策略来识别和利用无效市场是具有挑战性的。...一般来说，如果一个人能够产生一个高预测性的模型，选择正确的交易来执行，他们也将在发送市场信号方面发挥重要作用，推动价格接近 "公平 "的价值。也就是说，一个更好的模型将意味着市场在未来会更有效。...这些模型帮助Jane Street每天在全球200个交易场所交易成千上万的金融产品。
相信现在有很多人都已经发现了，云数据库越来越受欢迎，可以说云数据库已经成为中国数据库市场迎来的一个新宠，可以说银计算技术给中国的数据库市场带来了突破性的创新。...如今在国内，云数据库的受欢迎度非常高，目前拥有了上百万的用户，可见中国数据库的新时代来临了。那么云数据库对比传统数据库有哪些优势？在价格方面有优势吗？...云数据库对比传统数据库的优势 云数据库对比传统数据库的优势比较多，首先是云数据库拥有专业的运维服务，这一点要比传统数据库更有优势一些，可以给用户提供专业的运维服务，提供更为专业的数据库优化建议，让客户的...云数据库对比传统数据库有价格优势 云数据库对比传统数据库，在价格方面是很有优势的，云数据库一年的费用在2000左右，但是传统数据库的费用每年在3万左右，价格差距是很大的。...做了云数据库与传统数据库的对比，对比结果很明显，还是云数据库优势更多一些，所以现在云数据库成为国内数据库市场的新宠。
OceanBase是阿里集团研发的可扩展性关系型数据库，实现了数千亿条记录、数百TB数据上的跨行跨表事务。 OceanBase的目标是支持数百TB的数据量以及数十万TPS、数百万QPS的访问量。...一、OceanBase系统架构： 1、客户端：使用OceanBase的方式与MySQL完全相同，支持JDBC、C客户端访问，基于MySQL数据库开发的应用可以直接迁移至OceanBase。...三、OceanBase扩展 OceanBase融合了分布式存储系统和关系型数据库这两种技术，UpdateServer相当于一个高性能内存数据库，底层采用关系型数据库技术实现，ChunkServer相当于一个分布式文件存储系统...四、存储介质对比 类别 每秒读写（IOPS）次数 每GB价格（元） 随机读取 随机写入 内存 千万级 150 友好 友好 SSD盘 35000 20 友好 写入放大问题 SAS磁盘 180 3 磁盘寻道
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