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虽然各行都在不断通过技术手段压缩对账和日终处理所用的时间,但是由于系统构建模型的局限性,在系统架构体系全面升级前,传统银行无法将所有的服务全部开放,提供7×24小时连续服务。数据治理手段落后传统银行的信息系统在建立之初并未考虑可能会承载的数据量级,而且彼时大数据技术还没有出现,因此传统银行的数据存储方案一般都比较陈旧。而目前对于海量数据的处理,比较流行的做法是分层存放:将最近生成的数据放在在线数据库中保证随时可用;把生成时间较远的数据从在线数据库中导出,存在温备数据库,如有查询需要再从温备库中提取;将生成时间很久且近期没有查询需求的数据从数据库中删除,转存在离线磁带库,如遇特殊情况再从离线环境恢复。从而保持在线数据库存放的数据始终处于一个合理的量级,以达到性能要求。最新的如HADOOP等大数据技术更是将哈希算法与分布式存储完美结合,使用大量的节点构建一个分布式集群,由算法确定数据存放的节点,查询时仅需对数据存放的单个节点进行提取操作即可,避免了回归所有节点而造成的资源浪费。

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