融資融券業務作為證券市場的重要組成部分，已成為金融機構核心業務增長點和利潤來源。截至 2023 年底，我國融資融券余額已突破 1.8 萬億元，業務量呈現爆發式增長。然而，在業務高速發展的同時，金融機構面臨著數據處理效率低下、實時監控能力不足等挑戰，傳統技術架構已難以滿足業務發展需求。

一、融資融券業務的數據處理瓶頸

傳統 T+1 數據處理模式局限

傳統融資融券業務數據處理主要采用 T+1 模式，即當日交易數據需要在次日才能完成處理和分析。這種模式在當前高速發展的市場環境下存在明顯不足：

• 實時監控能力缺失：無法及時監測客戶保證金變動情況，導致風險預警滯后。當市場波動加劇時，可能錯過最佳風控時機，增加違約風險。

• 強平決策延遲：由于數據處理滯后，強制平倉決策往往無法在最佳時間點執行，可能導致損失擴大或錯失保全機會。

復雜業務流程下的技術瓶頸

融資融券業務涉及多個環節和復雜計算，傳統技術架構面臨嚴峻挑戰 ：

• 存儲過程計算效率低：傳統數據庫中的存儲過程在處理大量融資融券業務數據時，串行遞歸操作耗時長，難以滿足實時計算需求。

• 多表關聯查詢性能差：融資融券業務涉及客戶信息、交易記錄、擔保品、市場行情等多維度數據，傳統數據庫在處理復雜多表關聯查詢時性能急劇下降。

• 批處理能力有限：面對數千萬甚至上億級別的數據量，傳統批處理框架難以在合理時間內完成計算任務。

二、鏡舟科技：新一代融資融券業務解決方案

面對金融機構融資融券業務的數據處理挑戰，鏡舟科技基于 StarRocks 開源項目提供了全面的企業級產品和解決方案。

實時數據分析：從 T+1 到秒級可見

鏡舟科技基于 StarRocks 的高性能分析引擎，實現了融資融券業務數據的實時處理能力 ：

• 秒級數據更新可見：通過優化的數據攝入和更新機制，實現業務數據 10 秒內批量更新可見，突破 T+1 的時間限制。

• 業務處理能力提升：將融資融券業務處理能力從傳統的 T+1 提升至 1 分鐘以內，支持實時風險監測和決策。

• 高并發查詢支持：即使在數百并發查詢的情況下，仍能保持毫秒級到秒級的響應時間，滿足業務高峰期需求。

數據湖加速：釋放湖上數據價值

針對數據湖環境下的分析效率問題，鏡舟科技提供了創新解決方案 ：

• 湖倉一體架構：支持 Iceberg 等主流湖倉格式，實現對數據湖中融資融券業務數據的高效分析。

• 物化視圖優化：通過智能物化視圖技術，將復雜的融資融券業務查詢性能提升 5-10 倍，縮短分析時間。

• 增量更新機制：針對融資融券業務數據特點，優化增量更新策略，確保數據實時性的同時最小化計算資源消耗。

三、超 4000 萬客戶的頭部綜合證券機構實踐案例

某國內領先的綜合金融服務商，其融資融券、CDP用戶畫像平臺等業務面臨著實時性需求、復雜計算效率低、數據湖分析能力不足以及國產化需求等多重挑戰。

痛點及需求

1. 實時性需求：傳統 T+1 處理模式無法滿足實時監控需求，特別是在保證金監測和強平動作的及時性方面存在明顯不足。

2. 復雜計算效率低：融資融券業務涉及大量存儲過程計算，如用戶流水匯總、保證金余額計算、息費指標計算等，傳統架構下處理效率低下。

3. 數據湖分析能力不足：基于 Trino+Iceberg 構建的數據湖在查詢效率上存在瓶頸，難以支持高效的業務決策分析。

4. 國產化需求：面臨信創要求，需要尋找可靠的國產替代方案。

解決方案

針對該金融機構的需求，鏡舟科技提供了基于 StarRocks 的全面解決方案：

• 實時數據處理架構：通過 kafka 接入秒級業務數據（攢批 10s），進行 2min 級別的微批處理，支持包括用戶流水匯總、用戶還款情況更新、保證金余額計算、息費指標計算等業務流程。

• 數據湖加速方案：支持對 Iceberg 數據湖的高效查詢，另外，通過物化視圖優化查詢性能，將復雜外表查詢從 1.85s 優化到 700ms。

• 性能優化：針對業務查詢場景的存儲過程優化，516 次 for 循環計算整體耗時僅 44s。大寬表（400 多列）部分列更新性能優化，查詢時間 11s，寫入時間 2.34s。

收益

通過鏡舟科技的解決方案，該金融機構在業務場景下獲得顯著收益 ：

1. 業務處理能力提升：將駕駛艙報表、客群分析等業務處理能力從 T+1 提升到 1min 以內，實現實時監測用戶保證金情況，大幅提高風險管控能力。

2. 查詢性能提升：特別是在大數據量、高并發場景下的查詢性能優于傳統解決方案，200 并發點查場景下平均響應時長僅 6.3s。

3. 湖倉架構降低開發成本：通過統一的計算引擎，降低多平臺開發和維護成本，簡化技術架構。實現對 Iceberg 數據湖的高效查詢，推動湖倉一體化建設。

四、金融領域精耕細作，支撐現代數字業務

鏡舟科技的解決方案基于其技術架構和企業級特性，為融資融券業務提供堅實支撐。

領先技術架構

• MPP?執行框架：采用大規模并行處理架構，將融資融券業務計算任務分布到多個節點并行執行，顯著提升處理效率。

• 向量化執行引擎：通過 SIMD 指令集優化，充分利用現代 CPU 的向量計算能力，加速融資融券業務數據分析。

• CBO優化器：基于成本的優化器能智能選擇最優執行計劃，確保復雜融資融券業務查詢的高效執行。

• 實時更新引擎：針對融資融券業務頻繁更新的特點，優化了數據更新機制，實現高效率、低影響的實時數據更新。

企業級特性

• 多維度權限管理：提供行列級細粒度權限控制，滿足融資融券業務不同角色的數據訪問需求，確保數據安全。

• 容災備份機制：支持多種容災方案，包括存算一體方案、存算分離方案和跨集群方案，保障融資融券業務連續性。

• 虛擬子數倉（Multi-Warehouse）：可根據企業需求，為不同部門、不同地域或不同集群建立多個虛擬子數倉，提升數據管理效率。

• 可視化管理平臺：提供直觀的集群管理、監控診斷、SQL 開發和審計功能，降低運維成本。

五、結語

融資融券業務作為金融機構的重要業務增長點，其數據處理能力直接關系到風險管控水平和客戶服務質量。鏡舟科技基于 StarRocks 的解決方案，通過實時數據分析、數據湖加速和國產化適配等核心能力，成功幫助金融機構突破傳統技術架構限制，將業務處理能力從 T+1 提升至分鐘級甚至秒級，顯著增強了實時風險監控和決策支持能力。

鏡舟科技的解決方案不僅能滿足金融機構對業務的高性能、高可靠性需求，還能支持其在信創背景下的技術架構轉型。未來，鏡舟科技將繼續深耕金融行業，提供更加智能、高效的數據處理解決方案，助力金融機構數字化轉型和業務創新。