为什么银行单位几乎都用Oracle

现在都在清理，所有涉及国家和民生的要害部门的设备和软件，全部要求用国产，第一批2022年完成，这是国家安可工程强制要求的，你看看现在新上的数据库，那有国外厂家中标的。

这么多只为oracle背书，有点讽刺（国外的屎对这群人来说都是香的）。当初用只是无奈之举，若有选择，绝对没人用。商用软件很多都有后门，根本没有安全可言，（技术无国界）就是流氓逻辑，未来数据安全为王，oracle也会死在“闭源”上，至于说的“安全、高效”就是扯淡，国内“基础”技术越来越好，迟早要替代这些没有控制权的软件。

我的回答：银行单位选择oracle数据库，有很多的原因。

1oracle数据库是世界上第一个商用闭源关系型数据库，是比较成熟的产品。oracle具有先进的、成熟的市场经验。产品遍布各行各业，oracle的产品和技术已经广泛用在金融、电信及通信、证券、保险、能源、高 科技 、生产制造、以及政府等行业，oracle技术具有强大的领先优势。

2oracle具有高可用的架构优势，可以使用oracle rac、DataGuard、MAA等架构保障业务的稳定性、可靠性、连续性。oracle可以满足业务的高并发需求，满足OLTP各种事务处理。具有低成本、高性能、易伸缩、高可用、安全和集中管理等特点。

3oracle可以使银行提高客户服务水平、规避和控制金融风险、保证银行业务和利润的持续增长。oracle有一系列成熟的配套软件和专业的服务，可以满足银行单位的业务发展需求。尽管随着金融领域业务的变化，有去IOE和云化的变化，但是oracle的稳定性肯定是银行业务的首选，可以促进金融行业的业务转型与升级。

这样想，银行单位选用oracle数据库，合情合理！

不以泪水博同情，要以汗水赢掌声。你能作茧自缚，必能破茧成蝶！

第一，几十年前银行系统建设的时候只能选择IOE,根本没有其他的选择。

第二，目前中国的IT基础设施还无法满足银行的业务需求。

具体说oracle，他的一致性，稳定性，成熟度不是其他软件可以比拟的，你总不会希望你银行，交易所里面的钱有异常吧

不开源 安全性高 高效稳定 支持高并发

一句话，技术支持可以做到724小时，重大问题8小时内技术人员到岗，那一个开源软件可以做到。另外就是IBM的DB2也有一部分份额。

早年间MySQL和Linux都不成气候，银行是第一批使用小型机+Oracle的行业

真正的原因是银行信息化起步早。在90年代，无论是银行还是互联网都采用商用数据库。在那个时间段，MySQL和Linux都不成气候，更别提现在的大数据技术技术了。那时候，在小型机（Unix系统）上跑Oracle非常流程，MySQL根本没办法与其匹敌。

互联网企业在那个年代都热衷于Oracle，比如，阿里巴巴在2000年左右还养着全国最优秀的OracleDBA团队。只不过，后来这些互联网公司爱折腾，有实力折腾，开始用开源的MySQL替代了原来的Oracle，而银行既没有意愿有没有能力去做这件事。

核心业务强依赖Oracle，牵一发而动全身

至于到现在，银行为什么还没有替换到Oracle呢？主要是银行的业务已经成型，很多核心的功能都强依赖于Oracle，不可能轻易动，这是伤筋动骨的大事。

Oracle本身也具有很多优势

Oracle的安全级别非常高，这是MySQL不能比拟的。支持闪回和完美的数据恢复，及时硬件坏了也可以恢复到故障发生前1秒。

Oracle对于复杂的SQL场景支持得非常好，有出色的查询优化器。超强劲的CBO优化器在大部分场景可以对复杂SQL形成高效的执行计划，开发人员可以编写大量的表关联、子查询、几何运算等，我见过几百上千行的SQL或者存储过程，都有非常高的查询性能。

Oracle提供了自己的RAC架构，RAC架构推出后，即使使用普通的服务器，在低成本下实现也能实现数据的可靠性，还能提供很强的查询性能。

现在有没有Oracle的替代品呢

阿里云的 云原生数据库PolarDB完全替代Oracle数据库 ，PolarDB使用了存储和计算分离架构，可以在业务高峰期进行快速扩容，最大程度降低成本。PolarDB可以100%兼容MySQL语法，深度兼容Oracle的语法和数据类型。在2020年，阿里云已经帮助1千多家公司完成了去Oracle的工作。

这个问题其实一点都不难想象。

银行的数据极其重要，不容有半点损失和误差。

Oracle就是全球最好的数据库软件供应商。

金融行为要求的是系统稳定，系统稳定才能更好服务客户。

系统性能的要求在实时性方面在接受范围就可以，比如交易超时在60秒内等。

但是随着第三方支付的快速发展，交易量大幅度提高，则导致了银行系统在稳定性，时效性，性能方面都提升了一个或多个等级，tps的提高，系统压力也越来越大。

因此应用保证正常的情况下，数据显得更为重要。而在国内早此年，数据库的厂商还真没有，就oracle，db2，其实还有informix。

现在的情况，在国内出现一些商用的数据库，比如阿里系的，腾讯系的。

你这问题放在五年前差不多 现在你再看看有多少 现在去IOE去的差不多了

数据库通常分为层次式数据库、网络式数据库和关系式数据库三种。而不同的数据库是按不同的数据结构来联系和组织的。

1数据结构模型

⑴数据结构

所谓数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系。

如果用D表示数据，用R表示数据对象之间存在的关系集合，则将DS=(D，R)称为数据结构。

例如，设有一个电话号码簿，它记录了n个人的名字和相应的电话号码。为了方便地查找某人的电话号码，将人名和号码按字典顺序排列，并在名字的后面跟随着对应的电话号码。这样，若要查找某人的电话号码(假定他的名字的第一个字母是Y)，那么只须查找以Y开头的那些名字就可以了。该例中，数据的集合D就是人名和电话号码，它们之间的联系R就是按字典顺序的排列，其相应的数据结构就是DS=(D，R)，即一个数组。

⑵数据结构类型

数据结构又分为数据的逻辑结构和数据的物理结构。

数据的逻辑结构是从逻辑的角度(即数据间的联系和组织方式)来观察数据，分析数据，与数据的存储位置无关；数据的物理结构是指数据在计算机中存放的结构，即数据的逻辑结构在计算机中的实现形式，所以物理结构也被称为存储结构。

这里只研究数据的逻辑结构，并将反映和实现数据联系的方法称为数据模型。

比较流行的数据模型有三种，即按图论理论建立的层次结构模型和网状结构模型以及按关系理论建立的关系结构模型。

2层次、网状和关系数据库系统

⑴层次结构模型

层次结构模型实质上是一种有根结点的定向有序树(在数学中"树"被定义为一个无回的连通图)。下图是一个高等学校的组织结构图。这个组织结构图像一棵树，校部就是树根(称为根结点)，各系、专业、教师、学生等为枝点(称为结点)，树根与枝点之间的联系称为边，树根与边之比为1:N，即树根只有一个，树枝有N个。

按照层次模型建立的数据库系统称为层次模型数据库系统。IMS(Information Management System)是其典型代表。

⑵网状结构模型

按照网状数据结构建立的数据库系统称为网状数据库系统，其典型代表是DBTG(Database Task Group)。用数学方法可将网状数据结构转化为层次数据结构。

⑶ 关系结构模型

关系式数据结构把一些复杂的数据结构归结为简单的二元关系(即二维表格形式)。例如某单位的职工关系就是一个二元关系。

由关系数据结构组成的数据库系统被称为关系数据库系统。

在关系数据库中，对数据的 *** 作几乎全部建立在一个或多个关系表格上，通过对这些关系表格的分类、合并、连接或选取等运算来实现数据的管理。

dBASEⅡ就是这类数据库管理系统的典型代表。对于一个实际的应用问题（如人事管理问题），有时需要多个关系才能实现。用dBASEⅡ建立起来的一个关系称为一个数据库（或称数据库文件），而把对应多个关系建立起来的多个数据库称为数据库系统。dBASEⅡ的另一个重要功能是通过建立命令文件来实现对数据库的使用和管理，对于一个数据库系统相应的命令序列文件，称为该数据库的应用系统。

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