提升var值计算的性能对银行机构有重要的意义，不仅能够帮助机构提高风险控制能力，同时还可以实现对资本分配和决策的优化。

某头部银行机构的原有系统，处理irs var 业务的每日平均时长高达40分钟，随着数据量的不断增加和业务优化，该银行急需对原有系统进行改造升级。经过多轮对比测试，他们最终选择了db-engines 时序数据库榜单上国内排名第一的dolphindb，实现对系统和业务的全面升级。

irs var 业务性能提升千倍

在计算var值的过程中，需要用到大量的历史数据，这些数据往往可能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var值计算性能的关键。

通过dolphindb语法对irs var任务进行改造，该任务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，生成金融市场数据集市内部模型数据，并根据下游risk matrix所需要的var报表计算逻辑生成供数文件。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。

逐笔数据处理延时由300-500毫秒降至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。根据当前生产运行情况监测，该接口逐笔数据处理延迟约300-500毫秒。

经过 dolphindb 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。

用 dolphindb 实现底层替换

在对上述两项业务改造升级的过程中，dolphindb在存储、查询方面展现出的领先性能和强大的计算和流数据实时分析能力，让该头部外资银行看到了更多的可能性。为了实现更多业务面的提升和降本增效，该银行决定选择 dolphindb 从底层对原有的oracle进行替换。

1.对原有系统的生态兼容

无论是常用数据类型、语法、函数，或是客户端等，dolphindb 对 oracle 的生态系统都具备非常好的支持。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。相较于oracle，dolphindb 的语法不存在明显差异，常用语法不需要进行改造即可使用。

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。

2. 保证现存数据的顺利迁移和迭代

oracle 现存数亿级别关键市场数据，针对这些现有数据的平迁与新业务数据迭代，该银行在第三方服务商 tracade 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。

3. 对现有 smartbi、birt 报表平台的兼容

dolphindb 完美兼容了 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，该平台原本通过 oralce 数据库生成银行业务所需报表，而替换成 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。

总结

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，因而传统老牌数据库 oracle 已逐渐难以满足需求。在 tracade 的帮助下，该银行用国产自研产品 dolphindb 替换了 oracle。

作为一个基于数据库管理系统，支持数据分析、流数据处理的低延时平台，dolphindb 不仅帮助用户快速实现了全量数据的平迁和迭代，还显著提升了原有业务的效率：

·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

可以说，该银行从 oracle 到 dolphindb 的实践，不仅是一次成功的国产替换，更是从存储、查询到实时流数据处理性能的全方位升级。