关于银行核心系统海量数据处理的问题 - 金融行业 - ITPUB论坛－专业的IT技术社区

wangjia

最近在网上看到一些互联网公司的面试题，涉及到海量数据处理时会用到数据结构和算法的知识；而大行核心系统也拥有几亿的客户、账户数以及更大量的交易数，那么请问开发时是如何处理的，是否也会用到数据结构和算法，还是直接sql？
核心系统和其它业务系统的数据一般存储在数据库了。
据统计，企业的数据80%的非结构化数据，没有存储在数据库中。
海里数据包括数据库里的、非数据库内的数据。
处理海量数据有一些技术比如HADOOP，etc.
楼主提的问题比较大，哪位大侠熟悉这个领，也请回复一下。
本帖最后由 Intel_Chip 于 2013-8-15 07:17 编辑
Ray001 发表于 2013-8-14 11:22

银行核心主要是联机交易处理。海量数据是数据仓库的事。
那一个联机交易，如果要联动查询某个客户号，ECIF中的数据应该也是蛮庞大的吧，联机交易时怎么保证效率呢 ？
taotao_112206_c 发表于 2013-8-14 13:06

分区，看来你真不熟悉数据库
兄台能否具体点，除了数据库优化，应用层面和操作系统上怎么处理大数据呢
mkstone 发表于 2013-8-14 20:29

分区、 分次提交、 窄表设计、分散处理、延迟处理 等等 ……
基本都是常规的做法
关键还是在于批量的设计和业务规则的输入的改进