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全书共10章：第1章介绍金融业务系统架构、数据库使用现状及太保的数据库转型历程；第2章介绍金融行业分布式数据库选型标准以及数据库选型考察要点；第3章重点介绍金融数据库转型降本策略，包括应用改造、测试成本、迁移成本、硬件成本、架构设计等环节，具有指导意义；第4~7章结合数据库转型实战经验以及OceanBase 4.2版本新特性，从数据库配置基线、开发规范、性能调优、管理转型等方面介绍OceanBase的最佳实践；第8~9章介绍数据库改造及迁移案例，内容翔实；第10章介绍OceanBase备份与恢复的最佳实践。本书适用于金融IT从业者及OceanBase使用者。

第1章  金融数据库转型概述	1
1.1  金融数据库转型背景	1
1.1.1  金融业务系统架构及数据库使用现状	1
1.1.2  金融数据库转型的特殊性要求	2
1.1.3  金融数据库转型原因	3
1.2  金融数据库概述	4
1.2.1  金融行业主流开源数据库简介	4
1.2.2  商业数据库与主流开源数据库对比	5
1.2.3  金融数据库使用痛点	6
1.3  数据库转型历程	7
1.3.1  因地制宜确定技术路线	7
1.3.2  核心攻坚方案	7
1.3.3  知识沉淀，工具创新	7
1.3.4  育才多优	7
第2章  金融行业分布式数据库选型	8
2.1  分布式数据库分类	8
2.1.1  存算架构分类	8
2.1.2  分布式架构分类	8
2.1.3  交易类型分类	9
2.2  分布式数据库现状	9
2.3  分布式数据库选型考察要点	11
2.3.1  数据层面	11
2.3.2  功能层面	12
2.3.3  效果层面	12
2.4  核心客服系统改造选型案例	13
2.4.1  核心客服系统特点	13
2.4.2  核心客服系统分布式数据库选型评估技术难点	13
2.5  OceanBase对数据库转型的价值	14
第3章  金融数据库转型降本策略	16
3.1  整体概述	16
3.1.1  应用改造降本	17
3.1.2  测试成本优化	19
3.1.3  迁移成本优化	19
3.1.4  硬件成本优化	19
3.1.5  架构设计优化	20
3.2  改造预评估的意义	20
3.3  改造预评估方案	20
3.3.1  采集信息	21
3.3.2  分析确定不兼容点	23
第4章  OceanBase安装及配置最佳实践	26
4.1  OceanBase基本概念	26
4.2  OceanBase部署最佳实践	28
4.2.1  数据库高可用选择	28
4.2.2  OceanBase集群部署流程	30
4.2.3  OBServer目录结构	44
4.2.4  部署OBServer服务器常见问题及解决方案	45
4.3  租户创建最佳实践	46
4.3.1  OceanBase 4.0版本租户特性	46
4.3.2  通过SQL语句创建租户	49
4.3.3  通过OCP白屏创建租户	50
4.4  OceanBase配置最佳实践	53
4.4.1  OBServer集群参数	53
4.4.2  OBServer租户参数	55
4.4.3  OBProxy参数	58
第5章  OceanBase高性能开发最佳实践	60
5.1  术语定义	60
5.2  OceanBase设计规范	62
5.2.1  集群设计	62
5.2.2  租户设计	63
5.2.3  数据库报表设计	64
5.2.4  表设计	65
5.2.5  字段设计	67
5.2.6  序列设计	69
5.2.7  分区设计	70
5.2.8  索引设计	71
5.2.9  OceanBase对象限制	73
5.3  OceanBase过程化语言编写规范	75
5.4  SQL语句编写规范	76
5.4.1  查询语句规范	76
5.4.2  增删改语句规范	78
5.4.3  多表连接规范	79
5.4.4  事务规范	82
5.4.5  DDL语句	82
5.5  分布式对象设计	82
5.5.1  OceanBase分布式对象设计最佳实践	82
5.5.2  表组设计	83
5.5.3  复制表设计	87
5.6  字符集	90
5.7  Java应用访问OceanBase规范	90
第6章  OceanBase性能调优实战	92
6.1  性能调优	92
6.1.1  调优特点	92
6.1.2  全链路调优关键因素	93
6.1.3  调优考量要点	94
6.1.4  SQL性能问题来源	94
6.1.5  SQL调优方法	96
6.2  定位性能问题	97
6.2.1  检查系统全局资源负载	97
6.2.2  检查数据库运行状态	98
6.2.3  检查数据库慢查询SQL	99
6.2.4  检查数据库关键参数和变量	101
6.2.5  检查JDBC连接配置参数	101
6.2.6  检查OBProxy性能参数	103
6.3  数据库优化器解析及统计信息收集	104
6.3.1  优化器	104
6.3.2  基于规则的路径选择	104
6.3.3  基于成本的路径选择	105
6.3.4  统计信息	105
6.3.5  直方图	106
6.3.6  统计信息的收集	111
6.4  SQL语句监控及执行计划查看工具	115
6.4.1  GV$OB_SQL_AUDIT视图	115
6.4.2  GV$OB_PLAN_CACHE_PLAN_STAT视图	118
6.4.3  GV$OB_PLAN_CACHE_PLAN_EXPLAIN视图	120
6.4.4  EXPLAIN命令输出内容	121
6.4.5  DBMS_XPLAN系统包	123
6.4.6  GV$SQL_PLAN_MONITOR视图	128
6.4.7  SQL Trace	131
6.5  OceanBase常见算子	133
6.5.1  TABLE SCAN	133
6.5.2  JOIN	136
6.5.3  MATERIAL	137
6.5.4  UNION	138
6.5.5  GROUP BY	138
6.5.6  SUBPLAN FILTER	140
6.5.7  SUBPLAN SCAN	142
6.5.8  EXCHANGE	143
6.5.9  GI	144
6.5.10  分布式与并行执行	144
6.6  分区表及索引设计	147
6.6.1  分区表	147
6.6.2  索引	149
6.7  SQL语句优化实战技巧	152
6.7.1  SQL语句查询技巧与示例	152
6.7.2  Hint	153
6.7.3  如何分析存储过程性能问题	154
6.8  性能优化案例	158
6.8.1  避免滥用并行特性优化的案例	158
6.8.2  表分片数据不平衡导致的性能问题案例	160
6.8.3  FOR循环优化思路	161
6.8.4  PL相关的性能问题案例	162
6.8.5  使用with子句优化的案例	162
第7章  OceanBase管理转型实战	165
7.1  OceanBase架构	165
7.1.1  存储架构	165
7.1.2  内存架构	171
7.1.3  OceanBase锁类型	173
7.1.4  隔离级别	175
7.1.5  线程架构	178
7.1.6  多版本读一致性	182
7.1.7  并发控制	183
7.1.8  Oracle转型OceanBase术语映射	184
7.2  OceanBase管理基础	189
7.2.1  OceanBase系统日志	189
7.2.2  OceanBase视图	193
7.2.3  OCP白屏管理	194
7.3  OBServer启动停止操作内幕	198
7.3.1  OBServer的启动	198
7.3.2  OBServer的停止	201
7.4  OceanBase日常管理操作	201
7.4.1  集群运维管理	201
7.4.2  OBServer运维管理	202
7.4.3  停机运维	203
7.4.4  替换故障节点	204
7.4.5  容量不足问题	204
7.5  数据库监控	205
7.5.1  常见监控方法	206
7.5.2  性能监控	208
7.6  常见异常处理	210
7.6.1  事务监控和问题处理	210
7.6.2  内存监控和问题处理	214
7.6.3  锁监控和问题处理	216
7.6.4  转储与合并监控和问题处理	222
7.6.5  Clog日志监控和问题处理	224
7.6.6  主备库监控和问题处理	226
7.7  管理维护实战案例集锦	228
7.7.1  OBServer参数设置错误导致启动失败	228
7.7.2  系统等待事件时间未能观测	230
7.7.3  超高频TRUNCATE语句引发的性能问题	234
第8章  核心客服系统大库评估及改造	237
8.1  核心客服系统改造概况	237
8.1.1  核心客服系统改造背景及上线情况	237
8.1.2  核心客服系统攻坚思考	238
8.2  核心客服系统集群架构设计与优化	240
8.2.1  核心客服系统集群架构设计	240
8.2.2  核心客服系统应用优化	243
8.2.3  核心客服系统迁移	246
8.2.4  租户关键参数配置	250
8.3  OceanBase大库改造评估与优化	255
8.3.1  国产服务器CPU性能快速评估方法	255
8.3.2  OceanBase租户CPU设计	255
8.3.3  迁移资源换算标准	258
8.3.4  大库改造标准	259
8.4  某金融核心大库改造预评估案例	260
8.4.1  资源评估	260
8.4.2  数据库大表容量与设计优化	263
8.4.3  迁移链路规划	264
8.4.4  大库设计分析	264
8.5  核心客服系统改造实战案例	268
8.5.1  V$SESSION视图报错问题	268
8.5.2  OceanBase兼容Oracle特性内存挤占问题	273
第9章  金融核心业务系统优化改造典型案例	279
9.1  事务处理场景海量并发优化	279
9.1.1  Queuing表优化	280
9.1.2  业务高峰期大量删除表优化	281
9.1.3  插入性能优化	282
9.1.4  更新优化	283
9.2  分析处理场景海量数据优化	284
9.2.1  支付清单报表模块优化	284
9.2.2  固定费用报表模块优化	284
9.2.3  全成本模块优化	284
9.2.4  实收模块优化	286
9.3  核心资金交易系统改造迁移	286
9.3.1  改造和迁移难点	286
9.3.2  改造优化方案	287
9.3.3  迁移方案	291
第10章  OceanBase备份与恢复	293
10.1  OceanBase备份恢复概述	293
10.2  OceanBase备份恢复架构	296
10.2.1  备份原理	296
10.2.2  恢复机制	300
10.2.3  备份目录文件格式	301
10.3  OceanBase备份恢复配置	302
10.3.1  NFS参数配置	302
10.3.2  OSS参数配置	303
10.3.3  二次备份	304
10.3.4  备份校验	304
10.3.5  备份清理	305
10.3.6  备份注意事项	305
10.3.7  恢复注意事项	306
10.4  OceanBase备份策略	307
10.4.1  备份空间评估	307
10.4.2  备份恢复参数	307
10.5  OceanBase备份恢复监控	310
10.5.1  备份恢复相关视图	310
10.5.2  备份恢复监控	310
10.6  OceanBase备份及恢复问题处理案例	311
10.6.1  日志延时问题排查	312
10.6.2  备份异地恢复报错	312
10.6.3  NFS备份报错	312
10.6.4  恢复任务报错	313

序一
数据库是业务系统的基石。迄今为止，数据库系统主要是集中式的。一直以来，集中式数据库系统支撑着金融、交通、能源和政务等各行各业的业务系统。
近十多年来，互联网，特别是移动互联网已渗透人们工作和生活的方方面面。快速增长的业务访问量以及由此产生的海量数据，对业务系统提出了更高的要求，此外，底层的集中式数据库因扩展能力有限，更是面临着处理能力和存储容量的挑战。“小马拉大车”的矛盾日益尖锐，业务风险日益严峻，特别是对中国太平洋保险集团等头部保险企业来说，更是如此。
解决“小马拉大车”问题的一个思路是把“车”变“小”。由于保险业务种类繁多、需求繁杂，不同业务之间关联紧密，若要把整个业务拆分成可以被容纳到单个集中式数据库的一个一个的分片，就要重构整个业务系统，包括把原本存在于数据库内部的业务之间的关联关系提升到业务层实现。对业务体量大、发展历史悠久、数据积累多的头部保险企业来说，这样做不仅工作量大，耗费的人力多、时间长，而且业务风险很高。
解决“小马拉大车”问题的另一个思路是把“马”做“大”，即引进原生分布式这类可以水平扩展的数据库，比如OceanBase。这种做法虽然不需要重构业务系统，但其中的挑战、困难和风险依然不可小觑。新数据库与原数据库毕竟是两个不同的数据库，可能原数据库的少数功能在新数据库中并没有实现，也可能少数功能的表现存在差异、性能各有千秋等。我们需要结合业务流量，对新数据库进行完整和细致的测试，从中找出新数据库不支持的、有差异或性能差距显著的地方，通过与新数据库厂商联合攻关，解决问题。例如，针对业务改动较小、较易于修改且风险较小的问题，可以修改业务；针对数据库改动小且风险小的问题，可以修改数据库；针对业务修改和数据库修改都比较困难或者风险都比较大的问题，可以双方协同解决，使总体工作量和风险最小。
在过去三年的时间里，中国太平洋保险集团成功将承载大量业务的数据库从集中式数据库Oracle升级为分布式数据库OceanBase，由于业务复杂、体量大、数据多，整个升级过程中存在许许多多的挑战和困难。本书主笔人林春不仅全程参与其中，而且是整个工作的核心骨干之一。本书内容是对整个升级改造过程的总结提炼，既提纲挈领，又全面翔实，对保险行业乃至整个金融行业的数据库升级改造都具有重要的参考意义！
蚂蚁集团副总裁，OceanBase创始人兼首席科学家
阳振坤
2024年11月17日于望京
序二
数据库是三大基础软件之一，也是关键信息基础设施的重要组成部分，关系到国家的经济安全与金融安全。当下，我们正处于数字化时代，见证着一场前所未有的技术革命，而数据库作为支撑金融系统运转的核心基石，其转型与升级显得尤为重要。
《金融数据库转型实战：基于OceanBase》一书，恰似一盏明灯，为众多前行路上的探索者指引方向。书中不仅深入剖析了数据库迁移过程中面临的挑战与机遇，而且通过丰富的案例分析、翔实的技术细节以及前瞻性的视角展望，引导读者深入了解、体验、感受数据库技术在金融行业中的应用进展，同时为其他行业的数据库升级提供了实用的参考信息。
中国软件评测中心（工业和信息化部软件与集成电路促进中心）执行主任
刘龙庚
前  言
编写背景
目前，金融数据库的数字化转型方兴未艾。以OceanBase为代表的新型分布式数据库凭借其高可用性、水平扩展能力和成本优势，正在成为金融数据库数字化转型的重要解决方案。然而，相较于Oracle等成熟的商业数据库，市场上关于OceanBase的应用实践和深度使用的图书较少。许多金融机构在开展数据库数字化转型工作时往往感到无从下手，缺乏有效的指导。作为本书的主笔人，近 3年来，我有幸参与到中国太平洋保险集团（简称“太保”）的数据库数字化转型工作中，在这个过程中，我所在的团队经历了无数个日夜的努力和奋斗，在公司领导及数智研究院院长的悉心指导下，与数据库团队、研发侧各项目组以及厂商专家紧密合作，共同面对困难和挑战。我们通过不懈的努力，最终实现了大量复杂系统的成功上线，并保证了其稳定运行。这一成果不仅是一个重要里程碑，也为整个金融行业树立了标杆。鉴于此，我深感有必要将这些宝贵的实战经验和方法论整理成书，以供那些正处在或即将步入金融数据库转型过程中的同行借鉴。本书旨在填补市场上关于OceanBase应用和实践的空白，为更多希望使用OceanBase产品的企业及用户提供有力的支持。
本书特色
数据库知识体系庞杂，将其精华浓缩在一本书中实非易事。我对本书中的内容进行了精心安排，每章都从实战出发进行讲解。本书的特色如下。
（1）内容来自金融数据库转型实战，包括选型、降本、最佳配置、最佳管理、核心攻坚、最佳优化、最佳备份等案例，实战性强，有的放矢，具有很好的指导意义。
（2）原理和实战结合，图文并茂、内容翔实，将Oracle与OceanBase从存储架构、内存架构、术语等方面进行对比，帮助广大技术人员快速完成已有知识的升级。
（3）介绍了OceanBase 4.2版本新特性，为广大OceanBase用户补充必要的知识。
（4）包含大量实战技巧及案例，为金融数据库转型提供了避“坑”指南。
（5）深入剖析金融数据库转型痛点，提供大量原创解决方案。
本书共分为10个章节。
第1章介绍金融业务系统架构、数据库使用现状及太保的数据库转型历程；第2章介绍金融行业分布式数据库选型标准以及数据库选型考察要点；第3章重点介绍金融数据库转型降本策略，包括应用改造、测试成本、迁移成本、硬件成本、架构设计等环节，具有指导意义；第4~7章结合数据库转型实战经验以及OceanBase 4.2版本新特性，从数据库配置基线、开发规范、性能调优、管理转型等方面介绍OceanBase的最佳实践；第 8~9 章介绍数据库改造及迁移案例，内容翔实；第 10 章介绍OceanBase备份与恢复的最佳实践。
对于金融IT从业人员和OceanBase使用者等不同需求层次的人群，本书都堪称“一桌色香味俱全的饕餮盛宴”，欢迎热爱技术的您“享用”。好书趁手，只争朝夕，不负韶华！
致谢
感谢电子工业出版社的张爽编辑在本书出版过程中给予的大力支持和帮助。
本书是在太保科技、产险、寿险、长江养老、资管、健康险等各子公司项目组的数据库改造经验基础上提炼而成的。本书在编写过程中得到了太保品牌部、太保科技云服务事业群、太保科技应用开发事业群、太保科技技术财务部、太保科技行政综合部、产险车险理赔项目组、产险会计核算项目组的大力支持。太保科技管理部张文若老师对本书提供了指导和建议，数据库团队段家生、寿险架构师陆进等老师提供了很多宝贵的素材和建议。本书第3章中的指南针工具调试过程得到了李源琛老师、何秉卫老师的协助；闵文涛、田慰、谢宙栋、张鹏、丛旭升、窦如军、杨敏华、潘泽锦、张文钦、吕宾伟、陈守锋、许思梅等老师从项目组角度提供了第8章和第9章中的部分素材。数智研究院张希运老师阅读了第1章，并从读者角度提供了感想。在此一并表示感谢！
衷心感谢OceanBase公司CEO杨冰对本书所涉及项目的大力支持。特别感谢项目总负责人曾宪鹏在项目交付过程中提供的支持，他以客户满意度为导向，积极协调顶尖的专家团队参与项目建设，为众多核心业务系统的顺利交付上线筑牢根基，提供全方位保障；特别感谢技术服务团队的领导隗华，以及乔国治、杨志丰、乔鹏飞、李皓成、王春辉、赵晓秋、易翔、徐政、李有伟、张海平、罗兰瑞婧、刘昭、陶然、柴国树、渠澈源等一众高级技术专家与产研专家对项目建设和本书编写提供的帮助和支持。
太保科技有限公司数智研究院首席数据库专家
林  春
2024年11月于上海

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