金融行业解决方案

在科技融入金融业务的数字化转型中,应用云计算、大数据、人工智能、区块链、5G等最新科技到银行、保险、证券等金融业务发展中,金融业务流程正在被重塑,从而实现产业升级。通过金融专区、全栈专属云安全合规部署和全栈的创新技术能力,助力金融客户实现业务的敏捷创新、智能化升级等数字化转型目标

 
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    金融 base数据库 更多内容
  • PbRCR(Page base Row Consistency Read) Heap多版本管理

    PbRCR(Page base Row Consistency Read) Heap多版本管理 Heap的多版本管理是基于Tuple的行级多版本管理。 事务修改记录时,会将历史数据记录到Undo Row中。 在Tuple中的td_id上记录产生的Undo Row地址(zone_id

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  • DWS源表

    DLI 将Flink作业从 数据仓库 服务(DWS)中读取数据。DWS数据库内核兼容PostgreSQL,PostgreSQL数据库可存储更加复杂类型的数据,支持空间信息服务、多版本并发控制(MVCC)、高并发,适用场景包括位置应用、金融保险、互联网电商等。 数据仓库服务(Data Warehouse

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  • DWS源表

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  • 华为云微认证类别介绍

    ,帮助金融、游戏等行业降低主机安全风险。 物联网 基于物联网平台的自贩机销量分析:利用物联网平台和大数据分析技术,实现自贩机的设备管理和大数据分析。 数据库 openGauss数据库金融领域的使用实践:使用openGauss构建金融场景下的数据库,掌握在金融场景下,数据库的设计

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  • 获取残留文件列表函数

    | f | db2 | base/49155/114691 | pgrf_20200908160211441546 | f | f | db2 | base/49155/114694 | pgrf_20200908160211441546

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  • 获取残留文件列表函数

    | f | db2 | base/49155/114691 | pgrf_20200908160211441546 | f | f | db2 | base/49155/114694 | pgrf_20200908160211441546

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  • 金融类核心应用典型部署架构(99.999%)

    按照以上评估,每年应用系统不可用的时长是4分钟,满足可用设计目标要求。 金融类应用典型架构为三层架构:前端Web集群+后台应用集群+后端数据库集群,其中前端无状态应用可采用E CS 或CCE(以CCE为例),后端数据库通常采用RDS for MySQL提供更高性能与可靠性;为满足对应的可用性目标,建议方案如下:

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  • 获取残留文件列表函数

    | f | db2 | base/49155/114691 | pgrf_20200908160211441546 | f | f | db2 | base/49155/114694 | pgrf_20200908160211441546

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  • PERF03-10 选择合适的关系型数据库

    MariaDB适用于各种规模的应用程序。 关系型数据库的选择建议: 场景一:基于兼容性原则 考虑平滑上云,上云前系统中数据库的选型已经过业务实践的检验,建议选取生态相同的关系型数据库服务进行平替,避免出现数据库层与应用层不兼容或数据库切换对业务架构中其他组件产生负面影响。 场景二:基于场景评估

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  • 数据类型兼容性

    表2 用户自定义PL/SQL子类型 序号 Oracle数据库 GaussDB 数据库 差异 1 SUBTYPE subtype_name IS base_type 支持 - 2 SUBTYPE subtype_name IS base_type { precision [, scale

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  • 数据类型兼容性

    表2 用户自定义PL/SQL子类型 序号 Oracle数据库 GaussDB数据库 差异 1 SUBTYPE subtype_name IS base_type 支持 - 2 SUBTYPE subtype_name IS base_type { precision [, scale

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  • 快速部署

    SOURCE_ORACLE_SID String 源端oracle数据库实例名 TARGET_ORACLE_SID String 目标端oracle数据库实例名 SOURCE_DB_UNIQUE_NAME String 源端oracle数据库全局唯一名称 TARGET_DB_UNIQUE_NAME

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  • 基于NL2JSON助力金融精细化运营

    基于NL2JSON助力金融精细化运营 场景介绍 在金融场景中,客户日常业务依赖大量报表数据来支持精细化运营,但手工定制开发往往耗费大量人力。因此,希望借助大模型消除语义歧义性,识别用户查询意图,并直接生成支持下游操作的结构化JSON信息。大模型的NL2JSON能力可以从自然语言输

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  • 适用于金融行业的合规实践

    适用于金融行业的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示: 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 access-keys-rotated IAM用户的AccessKey在指定时间内轮换 iam IAM用户的访问密钥未在指定天数内轮转,视为“不合规”

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  • 使用zhparser插件

    SELECT to_tsvector('testzhcfg','华为云数据库 RDS for PostgreSQL是一种典型的开源关系型数据库,在保证数据可靠性和完整性方面表现出色,支持互联网电商、地理位置应用系统、金融保险系统、复杂数据对象处理等场景。'); to_tsvector

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  • 验证残留文件函数

    本函数只能验证记录的文件在当前登录的数据库中是否是残留文件。如果记录的文件不属于当前登录的数据库,则不会进行校验行为。 pg_verify_residualfiles() 描述:用于验证当前实例上所有残留文件列表中记录的文件是否为残留文件。该函数为实例级函数,与当前所在的数据库相关,可以在任意实例上运行。

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  • 验证残留文件函数

    本函数只能验证记录的文件在当前登录的数据库中是否是残留文件。如果记录的文件不属于当前登录的数据库,则不会进行校验行为。 pg_verify_residualfiles() 描述:用于验证当前实例上所有残留文件列表中记录的文件是否为残留文件。该函数为实例级函数,与当前所在的数据库相关,可以在任意实例上运行。

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  • 典型应用

    超强写入:相比于其他NoSQL服务,拥有超强写入性能。 大数据分析:结合Spark等工具,可以用于实时推荐等大数据场景。 金融行业 云数据库 GeminiDB结合Spark等大数据分析工具,可应用于金融行业的风控体系,构建反欺诈系统。 优势: 大数据分析:结合Spark等工具,可以进行实时的反欺诈检测。

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  • 方案概述

    要消耗大量的人力和时间 数据不安全,数据存储、传递、使用不合理,造成敏感信息泄露 解决方案实践的应用行业推荐: 金融行业:金融统一监管报表平台,金融风险全面管控,金融大数据中台 租赁行业:租赁行业大数据平台,租赁资产监督管控 医疗卫生:省级卫生数据管理与服务平台,医院 数据治理 与运营分析平台

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  • 数据库

    数据库 MySQL Redis DB2 Gauss 200 Oracle PostgreSQL Sql Server 父主题: 连接器

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  • 数据库

    数据库数据库 RDS 文档数据库服务 DDS 云数据库 GaussDB 数据复制服务 DRS 云数据库 TaurusDB 父主题: SCP授权参考

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