哈尔滨银行：全方位、多角度、贴近业务发展规划的数据库系统优化实践
哈尔滨银行下设17家分行，拥有营业机构300多家，分支机构遍布全国。在金融行业快速发展的当下，其业务发展极其迅猛，不断开启的新业务与如雨后春笋版在全国布局的大量分行与营业网点，都彰显着其发展实力与潜力。为了支撑快速增长的业务需求，该银行已经拥有了包括线核心系统(如手机银行、网银系统等) 、后台决策支持系统(如EDW和ODS)等一系列业务支撑系统，后台数据库也包含DB2、Oracle等多种健壮稳定的商用数据库。
服务背景
在当今的金融大潮下，新业务与网点的快速扩张，直接带来业务需求与业务数据的急速增长，在这样的迅猛发展势头下，该银行当前的部分系统承载能力已经逐渐显示出后劲不足，尤其是个别业务高峰时，系统开始出现负载过高、业务等待的情况，甚至个别操作等待时间过长。
由于银行的业务发展极快，普通的应急型优化已经越来越难以应对快速增长的业务需求和性能需求，因此，银行领导也清晰的认识到在当前的发展形势下，必须选择资深的优化专家，对行内各个系统进行由内而外的深度分析，从架构、应用、数据库、系统等多维度进行全方位的前瞻性优化，才能真正解决银行目前面临的系统发展瓶颈，使其能够更加持久的高效运营。在对国内的优化服务团队进行了多方比较后，该银行最终选择了云和恩墨作为其系统的优化服务提供商。
服务方案
在了解了银行当前面临的问题和愿景后，云和恩墨的优化专家迅速融入客户运维与业务体系内部，从业务和运维等各个方面全盘的深入了解了该银行的业务体系、架构以及业务发展前景规划，对其中的各大核心系统的业务特性进行了深度的调研分析，并整理出完备的业务调研分析报告，同时，技术专家也通过各种技术手段对银行各系统数据库的运行情况进行全面性能信息采集，这一系列动作都在为后续全方位、多角度、贴近客户业务发展规划的全系统优化提供必要的数据依据。
在系统优化分析中我们发现，多数核心系统在业务高峰期的数据库负载较高，然而深入分析时却发现真正的CPU消耗其实并不多，数据库的大量性能数据表明，其更多的性能开销实际集中在I/O上，而大量I/O产生的根源，却是系统中存在大量性能较差的SQL。这些低效的SQL语句或者对大对象多次重复访问，或书写语法不规范、统计信息不准确导致执行计划的错误，因此糟糕的SQL编写与错误的执行算法最终导致了系统大量I/O资源的浪费。
面对这种现状，在银行技术人员的协助下，云和恩墨优化专家团制定了深度SQL分析、专业优化方案制定、专项模拟优化验证、安全无缝优化实施，以及实施后全天候保障的全流程优化方案，对银行的各大核心系统进行全面的深度优化。
整个优化过程由两个大的阶段完成。第一阶段针对低效SQL开展优化，通过SQL执行计划绑定、重构战略性索引、优质SQL改写等方式，云和恩墨的优化专家前后优化了数十条性能极差的低效SQL，使得业务操作得以高效完成，系统资源消耗大幅降低。第二个阶段则主要从表结构、存储过程和系统参数等方面开展优化。通过结合业务特性合理改造分区表，改写了部分存储过程的业务处理逻辑代码以及极限优化系统核心参数等方法。
在两阶段优化完成后，银行核心业务系统的运行开销得到大幅降低，其业务支撑能力整体提升超过30%，个别业务处理能力提升甚至超过十倍，这也意味着该银行的业务系统将能够更加持续长久的支撑其业务的快速发展。
在优化过程中，通过不断抽样分析对比，然后调整优化方向，最终达到在业务高峰期系统负载正常，能够稳定支撑的效果。
下图是在优化过程中某核心系统在不同优化期间相同业务及时间段下的DB time对比，从图中可以看出，在优化前，数据库在业务高峰DB time最高达1867，第一次优化后降到不足1400，第二次优化后系统最高DB time接近800，系统稳定支撑，高效运行。
服务价值
云和恩墨拥有丰富的性能优化实战经验，借助大量的优化案例与行业累积，为客户提供关于业务模型、应用架构、应用SQL等多维度优化提升的专业咨询与实施服务，同时配备强悍的二线技术专家团队作为疑难杂症的技术攻关小组，全面提升客户核心系统的运行体验与持续支撑能力。
在客户服务中，云和恩墨以下服务内容帮助用户达成使命，实现了服务价值：
● 深度优化 —针对系统现状进行深入调研和分析，制定有效的方案，全面提高系统性能
● 专业培训 —由恩墨学院的培训大师为客户提供专业技能实战培训，培养客户运维团队
数据驱动，成就未来，云和恩墨，不负所托！