VaR 计算性能千倍提升：一次国产替换实践

随着政策的推进、技术的迭代以及市场需求的逐步扩大，采用安全可控的金融科技产品渐渐成为热潮，国内众多金融机构纷纷开始改造升级原有 IT 系统，对老旧系统的国产化替换需求日益强烈。

但「替换」不应该是简单的更换产品，而是根据业务发展需要，选择一套更优秀的解决方案，为企业实现「降本增效」。本文介绍一个外资银行金融市场数据集市国产替换的案例（Chen 注：原文系 DolphinDB 官方发布的客户案例，DolphinDB 是本案例的产品方。演绎版本保留原文数据和结论，读者可自行参考其他评测交叉验证。）。

在这个案例中，该外资银行使用 DolphinDB 从底层替换了 Oracle，不仅解决了兼容性、海量数据迁移问题，还实现了对原有金融市场数据集市所面向业务的全面升级：

• IRS VaR 业务的每日平均处理时长由 40 分钟降至 3.5 秒，提升近千倍；
• CMDS 实时数据接口延时由 300–500 毫秒降至 10 毫秒以下；
• 整体报表查询速度提升近 5 倍。

打破性能瓶颈，释放业务潜力

IRS VaR 计算：从 40 分钟到 3.5 秒

VaR（Value at Risk，风险价值）是银行风险控制中最基础的风险度量指标之一，可以用来度量在一定时间区间内，某个投资组合或资产价值可能出现的最大亏损，帮助投资者了解自身的风险承受能力，制定风险控制策略。

在本案例中，该银行原有系统使用 Oracle 来存储和处理 IRS VaR 业务数据。具体来说，通过上游交易系统日终文件交换获取当日 IRS 交易明细、中债估值、曲线等相关业务数据，存储在 Oracle 中，生成金融市场数据集市内部模型数据，并根据下游 Risk Matrix 所需的 VaR 报表计算逻辑生成供数文件。

然而，随着数据量的不断增加和业务优化，处理 IRS VaR 业务的每日平均时长最高达到了 40 分钟。

经过多轮对比测试，该银行选择了 DolphinDB，实现对系统和业务的全面升级。根据当前生产运行情况统计，该计算任务的每日平均处理时长由原来的 40 分钟降至 3.5 秒，提升近千倍。（Chen 注：Oracle 本身也支持针对时序场景的性能优化方案（如分区表、物化视图、In-Memory选项等）。）

逐笔数据实时处理：从上百毫秒到 10 毫秒以下

除了对 IRS VaR 业务的改造升级，DolphinDB 还帮助用户大幅降低了逐笔数据处理的延时。

该银行业务需要根据外汇交易中心数据接口技术规范，通过 API 形式获取 CMDS 利率互换实时逐笔行情及成交数据并落库。原有接口逐笔数据处理延迟约 300–500 毫秒。

经过改造升级后，在 TPS 1000 笔的实时流数据吞吐量压力下，整体延时少于 10 毫秒，CPU 使用率低于 20%，内存使用率低于 60%，实时流处理队列没有堆积。

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DolphinDB 的核心能力

在计算 VaR 值的过程中，需要用到大量的历史数据，这些数据往往分散在不同的系统或数据库中；同时，VaR 计算需要对多维度、大规模的数据进行数值计算，因此对多数据源的采集处理能力和复杂计算能力是提升性能的关键。

作为一个支持数据分析、流数据处理的低延时平台，DolphinDB 的核心能力包括：

• 存储与查询：支持 OLAP/TSDB 存储引擎，海量数据高性能读写；
• 海量数据计算：1400+ 内置函数，满足各类指标的复杂计算；强大的向量化和函数化编程；
• 实时流数据处理：封装流数据处理引擎，支持增量计算，降低计算时延。

此外，在以银行为代表的传统金融机构领域，数据安全与系统运维成本同样至关重要——原生的分布式架构具备较强的可扩展性，支持数据备份和恢复，可以有效分散单点故障带来的数据安全风险。

在完成了对业务的提速升级之后，该外资银行尝试从底层用 DolphinDB 全面替换 Oracle，以解决老旧系统对海量数据支撑乏力、业务连续性难保障和安全可控性较低的问题。

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从改造升级到全面替换

Oracle 拥有独特的生态系统，包含数据类型、语法结构、函数功能、客户端支持等多个方面，并可支持程序化脚本以及批量任务的运行。此外，Oracle 现存数亿级别关键市场数据，包含 YDM/TDM 等多个数据集市，对数据的平迁与迭代均需保证准确性、完整性。

对 Oracle 生态系统的兼容

DolphinDB 对 Oracle 的生态系统具备较好的兼容性。其中，对常用数据类型和语法的覆盖率均达到 98% 以上，常用函数兼容性高达 96% 以上。

此外，DolphinDB 支持多种语言的 API 和多种应用插件，对各种报表软件与其他类型数据库都具有良好支持。

数据迁移与迭代

针对现有数亿级别关键市场数据的平迁与新业务数据迭代，该银行在第三方服务商 Tracade（Chen 注：Tracade 是一家曾致力于构建下一代中国金融市场 FICC 投资交易管理数字化核心技术平台的公司。本案例为 DolphinDB 携手 Tracade 签约该头部外资银行，共同助力其金融市场数据建设全面升级。） 团队的帮助下，完成了全量数据迁移。通过业务测试数据的对比，数据结构兼容性为 100%，数据一致性为 100%。

在这个过程中，依托 DolphinDB 灵活的数据分区控制、高覆盖的数据类型和语法兼容性，数据查询速度得到了提升，性能优化了 5 倍左右。

报表平台兼容

DolphinDB 兼容了 SmartBI、Birt 报表平台，实现了 2000 多张报表的平迁，并通过 API 支持了银行业务系统的调用。

以 SmartBI 报表平台为例，替换成 DolphinDB 后，仅通过切换数据源，即可保障相关系统业务报表的正常使用，实现报表的批量平迁。

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小结

本案例中，该银行面临日益增长的数据量和不断升级的数据安全要求，并且需要支撑低延时的报表分析业务，传统数据库 Oracle 已逐渐难以满足需求。在 Tracade 的帮助下，该银行用 DolphinDB 替换了 Oracle。

DolphinDB 帮助用户快速实现了全量数据的平迁和迭代，并显著提升了原有业务的效率。从 Oracle 到 DolphinDB 的这次实践，不仅是一次国产替换，也是从存储、查询到实时流数据处理性能的全方位升级。