在数据高速吞吐的金融服务领域同时提供事务处理与分析功能
概要
如今，成功的金融服务公司必须能够同时处理大规模的事务型和分析型工作负载，在每天处理数十亿信息的同时，支持每秒来自数百个应用程序的数千个分析查询，而且不能发生任何意外事件。如果有交易被遗漏（或者出现系统故障等更糟糕的情况），会产生严重后果，给公司带来财务损失和声誉损害。
传统的操作型数据库往往速度太慢，无法满足高吞吐量和数据访问速率的需求。这些数据库以毫秒为单位插入和更新记录，不能提供所需的微秒级响应，并且未经优化，无法并行支持大规模的事务型和分析型工作负载。
目前，整个金融服务行业都在使用内存数据库，主要原因是内存数据库能够支持高性能的数据插入操作和分析型工作负载处理。然而，事实证明，内存数据库本身并不理想，尤其是在事务量增加时处理混合型工作负载方面。
本白皮书将介绍对事务处理与分析平台的要求。这些平台必须在不发生性能或可靠性问题的前提下实现大规模地操作，即便在市场波动期间也是如此。本文将描述迄今为止所使用的各种技术的优劣势，同时介绍一个新的平台——InterSystems IRIS数据平台——该平台针对多工作负载的大规模处理进行了优化，其性能可匹敌甚至优于内存技术，而且具有传统操作型数据库的数据持久化和可靠性。
以全球领先的某银行为例，与之前使用的内存数据库管理系统（DBMS）技术相比，该行使用InterSystems技术之后数据吞吐量提高了500%，延迟降低了1000%，并且该平台自上线以来一直运行正常。
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