银行交易监控实时分析数据库如何选型?

我们在做银行的交易监控实时分析,需要做数据库选型,大致的情况:每日1亿条交易数据,每秒平均4000笔交易,交易大概有50个属性字段,数据保存半年时间数据分析我们用了很多缓存、异步队列等技术,但对于数据的持久化保存,考虑用hbase、oracle rac、db2 purescale, hbase在海量数据存储... 显示全部

我们在做银行的交易监控实时分析,需要做数据库选型,大致的情况:

每日1亿条交易数据,每秒平均4000笔交易,交易大概有50个属性字段,数据保存半年时间

数据分析我们用了很多缓存、异步队列等技术,但对于数据的持久化保存,考虑用hbase、oracle rac、db2 purescale, hbase在海量数据存储方面表现优秀,但多维数据关联查询就很难办了。

1、银行交易监控实时分析数据库如何选型?

2、不知道有没有用DB2 集群实现过海量数据(百亿记录级)的存取,应用效果服务,有没有需要注意的地方?

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zyclove2008 zyclove2008 数据库运维工程师 xsw

如果用oracle rac,我有以下建议:

一、如果有不同的应用,可以把每个应用对于RAC中不同的节点,这样会减少RAC 节点之间的数据同步

二、搭建DG,报表分析在备库上操作。

三、存储可能会成为瓶颈,可以用高端点的存储,以及 raid 10陈列。

四、应用及表结构的设计很可能成为数据库的瓶颈。

注:每秒钟4000条的记录,对于数据库和存储来说,不算很多,应用的计设很有可能成为整个系统的瓶颈。。。

软件开发 · 2015-10-28
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zyclove2008
数据库运维工程师 xsw
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