融资融券业务作为证券市场的重要组成部分，已成为金融机构核心业务增长点和利润来源。截至 2023 年底，我国融资融券余额已突破 1.8 万亿元，业务量呈现爆发式增长。然而，在业务高速发展的同时，金融机构面临着数据处理效率低下、实时监控能力不足等挑战，传统技术架构已难以满足业务发展需求。

一、融资融券业务的数据处理瓶颈

传统 T+1 数据处理模式局限

传统融资融券业务数据处理主要采用 T+1 模式，即当日交易数据需要在次日才能完成处理和分析。这种模式在当前高速发展的市场环境下存在明显不足：

• 实时监控能力缺失：无法及时监测客户保证金变动情况，导致风险预警滞后。当市场波动加剧时，可能错过最佳风控时机，增加违约风险。

• 强平决策延迟：由于数据处理滞后，强制平仓决策往往无法在最佳时间点执行，可能导致损失扩大或错失保全机会。

复杂业务流程下的技术瓶颈

融资融券业务涉及多个环节和复杂计算，传统技术架构面临严峻挑战 ：

• 存储过程计算效率低：传统数据库中的存储过程在处理大量融资融券业务数据时，串行递归操作耗时长，难以满足实时计算需求。

• 多表关联查询性能差：融资融券业务涉及客户信息、交易记录、担保品、市场行情等多维度数据，传统数据库在处理复杂多表关联查询时性能急剧下降。

• 批处理能力有限：面对数千万甚至上亿级别的数据量，传统批处理框架难以在合理时间内完成计算任务。

二、镜舟科技：新一代融资融券业务解决方案

面对金融机构融资融券业务的数据处理挑战，镜舟科技基于 StarRocks 开源项目提供了全面的企业级产品和解决方案。

实时数据分析：从 T+1 到秒级可见

镜舟科技基于 StarRocks 的高性能分析引擎，实现了融资融券业务数据的实时处理能力 ：

• 秒级数据更新可见：通过优化的数据摄入和更新机制，实现业务数据 10 秒内批量更新可见，突破 T+1 的时间限制。

• 业务处理能力提升：将融资融券业务处理能力从传统的 T+1 提升至 1 分钟以内，支持实时风险监测和决策。

• 高并发查询支持：即使在数百并发查询的情况下，仍能保持毫秒级到秒级的响应时间，满足业务高峰期需求。

数据湖加速：释放湖上数据价值

针对数据湖环境下的分析效率问题，镜舟科技提供了创新解决方案 ：

• 湖仓一体架构：支持 Iceberg 等主流湖仓格式，实现对数据湖中融资融券业务数据的高效分析。

• 物化视图优化：通过智能物化视图技术，将复杂的融资融券业务查询性能提升 5-10 倍，缩短分析时间。

• 增量更新机制：针对融资融券业务数据特点，优化增量更新策略，确保数据实时性的同时最小化计算资源消耗。

三、超 4000 万客户的头部综合证券机构实践案例

某国内领先的综合金融服务商，其融资融券、CDP用户画像平台等业务面临着实时性需求、复杂计算效率低、数据湖分析能力不足以及国产化需求等多重挑战。

痛点及需求

1. 实时性需求：传统 T+1 处理模式无法满足实时监控需求，特别是在保证金监测和强平动作的及时性方面存在明显不足。

2. 复杂计算效率低：融资融券业务涉及大量存储过程计算，如用户流水汇总、保证金余额计算、息费指标计算等，传统架构下处理效率低下。

3. 数据湖分析能力不足：基于 Trino+Iceberg 构建的数据湖在查询效率上存在瓶颈，难以支持高效的业务决策分析。

4. 国产化需求：面临信创要求，需要寻找可靠的国产替代方案。

解决方案

针对该金融机构的需求，镜舟科技提供了基于 StarRocks 的全面解决方案：

• 实时数据处理架构：通过 kafka 接入秒级业务数据（攒批 10s），进行 2min 级别的微批处理，支持包括用户流水汇总、用户还款情况更新、保证金余额计算、息费指标计算等业务流程。

• 数据湖加速方案：支持对 Iceberg 数据湖的高效查询，另外，通过物化视图优化查询性能，将复杂外表查询从 1.85s 优化到 700ms。

• 性能优化：针对业务查询场景的存储过程优化，516 次 for 循环计算整体耗时仅 44s。大宽表（400 多列）部分列更新性能优化，查询时间 11s，写入时间 2.34s。

收益

通过镜舟科技的解决方案，该金融机构在业务场景下获得显著收益 ：

1. 业务处理能力提升：将驾驶舱报表、客群分析等业务处理能力从 T+1 提升到 1min 以内，实现实时监测用户保证金情况，大幅提高风险管控能力。

2. 查询性能提升：特别是在大数据量、高并发场景下的查询性能优于传统解决方案，200 并发点查场景下平均响应时长仅 6.3s。

3. 湖仓架构降低开发成本：通过统一的计算引擎，降低多平台开发和维护成本，简化技术架构。实现对 Iceberg 数据湖的高效查询，推动湖仓一体化建设。

四、金融领域精耕细作，支撑现代数字业务

镜舟科技的解决方案基于其技术架构和企业级特性，为融资融券业务提供坚实支撑。

领先技术架构

• MPP 执行框架：采用大规模并行处理架构，将融资融券业务计算任务分布到多个节点并行执行，显著提升处理效率。

• 向量化执行引擎：通过 SIMD 指令集优化，充分利用现代 CPU 的向量计算能力，加速融资融券业务数据分析。

• CBO优化器：基于成本的优化器能智能选择最优执行计划，确保复杂融资融券业务查询的高效执行。

• 实时更新引擎：针对融资融券业务频繁更新的特点，优化了数据更新机制，实现高效率、低影响的实时数据更新。

企业级特性

• 多维度权限管理：提供行列级细粒度权限控制，满足融资融券业务不同角色的数据访问需求，确保数据安全。

• 容灾备份机制：支持多种容灾方案，包括存算一体方案、存算分离方案和跨集群方案，保障融资融券业务连续性。

• 虚拟子数仓（Multi-Warehouse）：可根据企业需求，为不同部门、不同地域或不同集群建立多个虚拟子数仓，提升数据管理效率。

• 可视化管理平台：提供直观的集群管理、监控诊断、SQL 开发和审计功能，降低运维成本。

五、结语

融资融券业务作为金融机构的重要业务增长点，其数据处理能力直接关系到风险管控水平和客户服务质量。镜舟科技基于 StarRocks 的解决方案，通过实时数据分析、数据湖加速和国产化适配等核心能力，成功帮助金融机构突破传统技术架构限制，将业务处理能力从 T+1 提升至分钟级甚至秒级，显著增强了实时风险监控和决策支持能力。

镜舟科技的解决方案不仅能满足金融机构对业务的高性能、高可靠性需求，还能支持其在信创背景下的技术架构转型。未来，镜舟科技将继续深耕金融行业，提供更加智能、高效的数据处理解决方案，助力金融机构数字化转型和业务创新。