（一）行业需求驱动技术研发
数据库作为金融信息系统的关键基础设施，对于突破金融业务效率瓶颈、支撑高质量发展具有重要意义，金融行业对数据库的可靠性、安全性、稳定性和扩展性也提出了非常严苛的要求。数据库基于存算分离架构、Shared-Nothing架构均实现了同城多机房、两地三中心等高可用部署，在突发情况下既能确保数据库的零丢失（RPO=0），又能确保单集群内的故障风险可控，让集群软硬件独立进行升级和修复。软硬件高效协同，计算、存储、网络围绕数据库深度优化，满足了金融行业高可用，交易高频高效、低延迟的要求，以及超高峰值和突发流量高吞吐能力的要求。分布式数据库支持按需扩容或缩容；支持“多地多中心”的容灾部署方式，满足不同的连续性指标。
根据北京金融科技产业联盟《分布式数据库金融应用发展报告（2023）》的统计，目前已经有76%的金融机构开始使用分布式数据库，在云原生、多副本一致性协议、存算分离等技术支撑下，系统容灾能力可以满足“5个9”的要求；性能提升80%～200%；每秒执行事务数（TPS）达到1.2万；有50%的系统在改造后，经济效益提升了两倍以上。
（二）应用场景驱动架构创新
传统金融场景可以划分为OLTP和OLAP两类，随着金融数字化进程加速，海量数据让金融服务场景的边界越来越模糊。例如，金融机构希望通过对实时交易系统的海量用户数据进行分析，获得准确的用户画像，做到对风险的精准识别和金融产品的有效推荐，就是典型的OLTP和OLAP融合场景。HTAP数据库的出现为打破事务和分析任务之间的“隔阂”提供了可行方案，是一次重大的数据架构革新，目的是在单一数据上不加区分地处理事务和分析任务。相比于OLTP和OLAP型数据库，HTAP具有明显的技术优势，可以有效避免频繁的数据搬运，减轻系统负担，并降低数据重复存储成本。
云原生的Serverless分布式数据库服务，通过快速标准化交付、轻量化弹性调度，满足业务弹性需求；资源池化和资源隔离，实现业务互不干扰的资源分时复用，提升资源利用率；按需申请、按量付费、自动伸缩，实现降本增效。
（三）产用发展推动应用创新
国内数据库产业在技术、应用场景、生态方面已达到一定成熟度，各种新型数据库技术持续创新并实现业务提升。其中，时空数据库、图数据库、时序数据库等技术不断创新发展，在金融行业数字化转型中应用越来越广泛。
时空数据库在金融行业的应用场景主要有：对客户交易行为进行监控与时空分析，发现异常交易与欺诈行为；结合卫星遥感数据、气象数据等客户时空数据，开展风险管理；对客户时空属性进行分析，提供个性化金融服务等。
图数据库在金融行业的应用相对于时空数据库更加广泛，结合图数据库分布式存储与计算、集成在离线和流式计算能力、AI等新技术，可以应用于反欺诈、反洗钱、客户关系分析、市场预测、知识图谱建设等金融业务场景中。
时序数据库结合分布式存储和计算、实时计算分析、AI、开放标准等新技术趋势，可以应用于交易数据管理、交易策略优化、智能运维等金融业务场景。
——摘自《中国金融科技发展报告（2023）》
