證券業毫秒戰爭即將開打 元富以記憶體資料庫備戰

元富證券資訊部專案副總經理李俊德表示，逐筆交易後將使券商面對更大風險控管的壓力。

證交所預計在2013年大幅改變個股交易撮合方式，將從現在每20秒撮合一次交易，改為即時撮合。元富證券資訊部專案副總經理李俊德表示，即時交易除了對券商的交易系統是挑戰之外，風險控管的機制也要更為即時，否則券商的責任與損失將比過去更大。因此，元富證券從去年9月開始導入記憶體式資料庫，讓系統在執行風控機制，如洗價時，也不影響毫秒的快速交易。該系統已於1月上線，使用人數約50人，主要為證券交易員和貴賓大戶。

個股交易預定在今年分三階段，逐步從20秒縮短到15秒、再從15秒降到10秒，到了明年1月就正式逐筆交易。但過去2年來，期貨、選擇權、權證都已陸續採用逐筆交易的方式，各券商為了求快，普遍都有特別為證券交易員或是下單超過一定程度的貴賓大戶，建置特定的小型交易主機，讓這些交易量大的使用者，直接透過交易小主機連線到證交所的交易系統，一來是保持各大量交易使用者的獨立穩定性，二來，這些交易小主機會以共享記憶體（shared memory）的方式，依照交易員和貴賓大戶的投資想法設計不同記憶體區塊的資料架構，來因應期貨、權證等逐筆交易對系統速度的要求。

逐筆交易讓券商暴露在更高的風險之中
現在業界普遍以送單小主機的作法來因應大戶對速度的要求，其他散戶則仍由大主機處理交易，但也因此，在送單小主機的架構下，無法進行完整的風險控管。舉例來說，期貨交易的制度規定投資者必須擁有下單金額一定比例的保證金，才能下單，因此，券商在每一次客戶下單或是每一次有新的價格出現時，就必須確認一次客戶保證金的額度是否足夠，稱為「洗價」。

像是類似洗價這樣的風控機制，在交易採用逐筆撮合之後，對券商來說更嚴峻。李俊德表示，過去洗價一次就需要數分鐘的時間，當客戶數多的時候，每一秒就有幾十萬筆資料需要處理，「當客戶在逐筆交易中追漲殺跌的時候，如果沒有快速精確計算，券商就得承擔損失，而且損失會擴大得更快，甚至會上億元。」

用記憶體式資料庫解決I/O瓶頸
事實上，過去為了這樣的機制，元富的作法是再另外分別建置一臺AP主機以及資料庫主機，來專門執行洗價的工作，不過，這樣的做法在每次資料庫主機與AP主機資料交換時，多一次資料輸入輸出的時間，也就是所謂的I/O瓶頸。

李俊德表示，導入記憶體式資料庫，就能合併過去的AP主機與資料庫主機，不再受限資料輸入輸出一次的時間，讓風控機制運作的速度也能跟上變快的交易速度。「這些風控機制不只是保證金夠不夠而已，還有財務工程理論、公式。」

雖然記憶體式資料庫解決了即時風控的問題，不過，李俊德表示，記憶體式資料庫最大的擔憂就是資料沒有被儲存，若是遇到斷電，還沒有傳到後臺系統的資料就會遺失，但由於導入記憶體式資料庫的目的是為了取代AP主機，特色求快，所以還沒有導入備援機制，因此，接下來的規畫則是要建立相關備援機制。

另外，李俊德也認為，記憶體式資料庫目前仍有許多限制，用於交易類型的系統很好，但由於容量擴充受限於硬體插槽，以及還需另外建置備援機制，短期內並沒有要擴大應用規模的打算。文⊙辜雅蕾

逐筆撮合對資訊系統的影響
逐筆撮合，是指只要投資者出價，系統就會立刻進行媒合，目前臺灣已經採逐筆交易的包括期貨、選擇權、權證都是，明年將加入個股交易。這對資訊系統的影響是在，過去個股交易是20秒撮合一次，證交所的系統會選出在20秒內出價最高者成交，改成逐筆以後，交易媒合系統就是根據投資者出價的先後次序，先出價者先媒合，換句話說，過去是價格優先，現在則是速度優先，因此，券商資訊系統的速度對投資者而言就更為重要。文⊙辜雅蕾記憶體式資料庫常見的5大疑問

所謂記憶體式（In-Memory）資料庫其實並不是新技術，只是過去受限於記憶體硬體價格過高，因此，在資料庫的設計上，昂貴的記憶體主要都是拿來運算資料，而不是儲存資料。

隨著記憶體的價格逐年降低，現在的記憶體式資料庫在增大了記憶體後，強調資料從進入資料庫後，所有的運算、分析、紀錄與儲存都在記憶體中進行，這麼一來，就可以解決資料進出硬碟的I/O瓶頸，也大大提升資料運算的效率。SAP HANA和甲骨文TimesTen都運用了這樣的技術。

即便記憶體式資料庫並不是新技術，但不少人卻對這樣的技術有一些疑問，以下就將逐一解答記憶體式資料庫常見的5大疑問。

Q：記憶體式資料庫是否可以完全捨棄硬碟？
A：不是的，記憶體式資料庫的硬體架構仍然有硬碟，只是硬碟主要是用來備份，而不是儲存，換句話說，所有在硬碟的資料，記憶體中也有一份，在資料運算時，是從記憶體中撈取資料，而非硬碟。

以SAP HANA的架構來說，所有應用程式的資料都放在記憶體中運算後，不再需要資料庫的快取（Cache）機制，記憶體被當作主要的儲存空間。不過，SAP解決方案經理王台弘表示，在HANA的空間設計上，硬碟還是會比記憶體大，因為後設資料和資料庫的作業系統都仍儲存在硬碟中。因此，SAP建議，硬碟容量應為記憶體容量的4倍。

Q：一旦停機，記憶體式資料庫內的資料都會消失？
A：並不會，因為記憶體式資料庫仍保有硬碟，來達到備份的機制，所以，並不會有資料消失的問題。

但是，既然硬碟僅用來備份，那麼，系統多久備份一次，就成為資料的復原程度有多完整的關鍵。甲骨文技術諮詢部資深諮詢經理黃久安表示，TimesTen每10分鐘會運用快照（SnapShot）技術，將資料備份到硬碟的檔案資料夾中，資料復原的工作則會另外藉由硬碟中的log 資料夾紀錄來進行。

然而，即使是這樣的備份機制也並非萬無一失，王台弘表示，就跟傳統的資料庫一樣，萬一停機是發生在使用者按下儲存，但log檔案夾還在寫入時，資料就無可避免的會慘遭遺失。

Q：記憶體式資料庫可處理的資料容量為何？
A：記憶體式資料庫的容量，主要與硬體設備上所能設置多少記憶體有關。SAP HANA搭配專屬的硬體，記憶體容量最大可達2TB，搭配資料壓縮技術，王台宏表示，一臺軟體硬整合的HANA產品最多可處理到10TB的資料。

至於甲骨文的TimesTen可以讓企業自由搭配硬體設備，黃久安表示，一般目前32位元的硬體，記憶體容量限制為2GB，64位元的硬體則基本上沒有限制，可實際運作的資料量為1GB到2TB。

另外，可處理多少資料量跟資料庫的壓縮技術也有很大的關係。SAP HANA採用欄式（column）為主的儲存架構，壓縮比例可達1：10，甲骨文TimesTen從11g第二版以後也支援欄式儲存，但若以列式（row）儲存為主的話，壓縮比例則為1：2到1：4。

Q：同樣的資料量，記憶體式資料庫比較貴？
A：即使記憶體的價格已較之前便宜不少，但若單以儲存相同資料量來說，記憶體的價格比起一般硬碟或是SSD都還是偏高。

因此，黃久安就認為，記憶體的成本相對高，所以，資料量的規模很大、或是資料成長快速、分析複雜的大型運算工作，如報表的生成等，就不是很適合被運用在記憶體式資料庫。

Q：記憶體式資料庫只適合用在交易型的系統嗎？
A：從元富證券的案例看來，他們將甲骨文的TimesTen運用在交易型資料，也就是OLTP的系統，這當然也是記憶體式資料庫的常見應用。

不過，王台弘表示，SAP HANA的發展一開始則以OLAP為主，也就是藉由記憶體的快速運算功能來進行分析決策。這樣的技術用在OLAP與傳統資料倉儲的差別，是可以再少做一次資料過濾的工作，傳統資料倉儲系統為了提升運算效能，減少資料量的進出，會在資料寫入之前過濾資料，這個動作稱為Data Model，但由於記憶體式資料庫所要運算的資料就已經在記憶體中，並不需要將資料重新整理，因此也大幅減少資料處理的時間，進行即時的資料分析。

而去年SAP發表的中國瓶裝水廠商農夫山泉應用HANA，也就是將每日各通路的銷售狀況即時回傳，立即計算出各據點所需的供貨量進行配貨，就是屬於OLAP領域的應用。文⊙辜雅蕾