车贷系统数据库有哪些表，贷款程序的数据库需要哪些字段

本文目录一览

1，贷款程序的数据库需要哪些字段
2，数据库有哪些表空间各个表空间的作用是什么
3，供应链产品有哪些
4，请问数据库有哪些种类呢
5，银行贷款种类有哪些
6，数据库的表结构有哪些
7，主流量化平台在量化策略中提供的风险模型一般有哪些
8，金融行业都用什么数据库

1，贷款程序的数据库需要哪些字段

贷款程序的数据库中需要多个表，涉及贷款人姓名、身份证号、地址、联系电话、贷款额、贷款利率、还款方式、贷款年月份、贷款日期、担保人等。

机构号机构名称条线划分贷款品种贷款用途行业类别额度编号借据号借款人客户号借款人放款日期到期日期放款金额剩余本金逾期开始日期逾期天数拖欠本金拖欠利息拖欠罚息执行利率罚息执行利率还款方式担保方式五级分类贷款类型约定还款日还款卡号

贷款程序的数据库需要哪些字段

2，数据库有哪些表空间各个表空间的作用是什么

一、系统表空间在 MySQL 数据目录下有一个名为 ibdata1 的文件，可以保存一张或者多张表。923275 12M -rw-r----- 1 mysql mysql 12M 3月 18 10:42 ibdata1这个文件就是 MySQL 的系统表空间文件，默认为 1 个，可以有多个，只需要在配置文件 my.cnf 里面这样定义即可。innodb_data_file_path=ibdata1:200M;ibdata2:200M:autoextend:max:800M系统表空间不仅可以是文件系统组成的文件，也可以是非文件系统组成的磁盘块，比如裸设备，定义也很简单innodb_data_file_path=/dev/nvme0n1p1:3Gnewraw;/dev/nvme0n1p2:2Gnewraw系统表空间里都有些啥内容？具体内容包括：double writer buffer、 change buffer、数据字典（MySQL 8.0 之前）、表数据、表索引。那 MySQL 为什么现在主流版本默认都不是系统表空间？究其原因，系统表空间有三个最大的缺点：原因 1：无法做到自动收缩磁盘空间，造成很大的空间浪费。即使它包含的表都被删掉，这部分空间也不会自动释放。

数据库有哪些表空间各个表空间的作用是什么

3，供应链产品有哪些

供应链产品多指：供应链管理系统，供应链管理软件，供应链解决方案等。

汽车金融服务主要是在汽车的生产、流通、购买与消费环节中，融通资金的金融活动，包括资金筹集、信贷运用、抵押贴现、证券发行和交易，以及相关保险、投资活动，具有资金量大、周转期长、资金运动相对稳定和价值增值等特点。目前汽车金融在国外基本上都是三个最核心的产品线，即车贷、保险、租赁，基本上涵盖了汽车售前售后各个领域。一汽-大众的金融服务平台同样也包括这三个部分。汽车金融衍生服务平台是一汽大众为客户精心打造的专业汽车金融服务，它涵盖了车贷、保险、租赁等完善的汽车衍生产品业务，更是在为客户提供精挑细选、量身订做、值得信赖的服务。迄今为止，为满足客户多层次需求，一汽大众汽车衍生服务平台推出了 “0%利率”、“1元车险”、“399低利率车贷”、“招行车购易”和“民生银行购车通”等服务产品，引起了公众的广泛关注，并成为消费者购买一汽大众产品的一大选择。

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4，请问数据库有哪些种类呢

数据库共有3种类型，为关系数据库、非关系型数据库和键值数据库。1、关系数据库MySQL、MariaDB（MySQL的代替品，英文维基百科从MySQL转向MariaDB）、Percona Server（MySQL的代替品·）、PostgreSQL、Microsoft Access、Microsoft SQL Server、Google Fusion Tables、FileMaker、Oracle数据库、Sybase、dBASE、Clipper、FoxPro、foshub。几乎所有的数据库管理系统都配备了一个开放式数据库连接（ODBC）驱动程序，令各个数据库之间得以互相集成。2、非关系型数据库（NoSQL）BigTable（Google）、Cassandra、MongoDB、CouchDB。3、键值（key-value）数据库Apache Cassandra（为Facebook所使用）：高度可扩展、Dynamo、LevelDB（Google）。扩展资料：数据库模型：对象模型、层次模型（轻量级数据访问协议）、网状模型（大型数据储存）、关系模型、面向对象模型、半结构化模型、平面模型（表格模型，一般在形式上是一个二维数组。如表格模型数据Excel)。数据库的架构可以大致区分为三个概括层次：内层、概念层和外层。参考资料来源：百度百科—数据库

5，银行贷款种类有哪些

征信就是你的个人信用记录。一般不良记录会保持5年。但银行一般只看最近两年的信用状况。一般贷款银行要求逾期的限定是，近三个月内不能有二次，近半年内不能有三次，一年内不能有四次。

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征信就是信用记录，比如你申请的信用卡，比如你的车贷房贷，比如你的二代驾照，比如你的银行贷款，都会在中国人民银行的征信系统上查到，查到你的逾期记录，你的负债额度等等。

银行贷款按照贷款主体可分为公司贷款、个人贷款；按贷款种类分为流动资金款、中长期流动资金贷款、固定资产贷款；按借款时间的长短，分短期（1年以内）、中期（2-3年）、长期（3年以上）贷款；按担保方式分为信用贷款、保证贷款、抵押贷款、质押贷款。你所说的征信就是银行信用征信系统，这个系统应该叫做”央行或人民银行征信系统“，它包括企业信用信息基础数据库和个人信用信息基础数据库。就是指企业以前在银行有欠款或其他不良记录、个人有贷款欠款或信用卡透支到期未还会被记录下来，影响以后的贷款。，

征信就是你的个人信用记录。一般不良记录会保持5年。但银行一般只看最近两年的信用状况。一般贷款银行要求逾期的限定是，近三个月内不能有二次，近半年内不能有三次，一年内不能有四次。如果您要是申请贷款的话，其实不太建议通过银行申请贷款，因为银行申贷的时间久，手续复杂，建议您通过民间的小额贷款公司申请贷款，效率更高。目前汇小贷金融信息服务平台在这方面做的是很不错的，建议您先去了解一下。

6，数据库的表结构有哪些

表结构就是定义一个表的字段、类型、主键、外键、索引，这些基本的属性组成了数据库的表结构例如：create table student （id int primarykey,name varchar,sex varchar,age varchar）id、name、sex这些就是字段，int varchar就是数据类型，primarykey为设置主键。数据库是以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合，可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、查询、更新、删除等操作。数据库是存放数据的仓库。它的存储空间很大，可以存放百万条、千万条、上亿条数据。但是数据库并不是随意地将数据进行存放，是有一定的规则的，否则查询的效率会很低。当今世界是一个充满着数据的互联网世界，充斥着大量的数据。即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。扩展资料：数据库管理系统其防护手段主要有以下八点：1、使用正版数据库管理系统并及时安装相关补丁。2、做好用户账户管理，禁用默认超级管理员账户或者为超级管理员账户设置复杂密码；为应用程序分别分配专用账户进行访问；设置用户登录时间及登录失败次数限制，防止暴力破解用户密码。3、分配用户访问权限时，坚持最小权限分配原则，并限制用户只能访问特定数据库，不能同时访问其他数据库。4、修改数据库默认访问端口，使用防火墙屏蔽掉对外开放的其他端口，禁止一切外部的端口探测行为。5、对数据库内存储的重要数据、敏感数据进行加密存储，防止数据库备份或数据文件被盗而造成数据泄露。6、设置好数据库的备份策略，保证数据库被破坏后能迅速恢复。7、对数据库内的系统存储过程进行合理管理，禁用掉不必要的存储过程，防止利用存储过程进行数据库探测与攻击。8、启用数据库审核功能，对数据库进行全面的事件跟踪和日志记录。参考资料来源：百度百科-数据库

7，主流量化平台在量化策略中提供的风险模型一般有哪些

国内的，优矿有提供风险模型的接口，其他的好像没有吧。优矿风险模型共提供了以下9个数据接口：因子暴露数据因子收益数据特质收益数据风险因子协方差矩阵表(日级别)风险因子协方差矩阵表(short类型)风险因子协方差矩阵表(long类型)特质风险表(day类型)特质风险表(short类型)特质风险表(long类型)

盈时量化平台，其“策略机器人”平台可以一键生成可用于实盘交易的源码策略。对于不懂编程或是刚入量化圈子的人来说，此平台挺合适的。下面是这个平台的介绍：盈时“策略机器人”集策略智能生成、策略评估、筛选优化、批量生成等功能于一体的交互式策略生成平台。平台以计算机智能生成算法为核心，使用了机器学习、模式识别、统计学、可视化技术等人工智能技术，包含策略构建模块、混编计算模块、策略绩效优化模块等组件，在策略优化方面使用了高效的遗传编程与NSGA-II等算法，进而充分利用CPU多核心性能，实现多进程同步高效生成策略。语言：Python适用人群：期货投资者（有无编程基础都可）数据库：期货回测用时：需要排队分钟记支持的功能：支持将策略使用在交易开拓者的平台，属于实盘交易。策略给出建议，但需要自己手动确定进行买卖。自动生成策略原理与简介：通过设置参数，运用机器学习的方法，一键生成源码策略。备注：国内首个利用深度学习的人工智能量化平台，不懂编程也能做量化。盈时，专注于为客户提供高品质的量化交易技术咨询服务和领先的量化交易产品，是一家从事金融数据分析、金融软件开发、程序化交易算法与交易策略研究等业务的科技公司。

模型的设计　　模型的设计对模型最终是否能实现其目标起着举足轻重的作用。为了保证模型的设计可以满足模型的目标，审批人员应需要关注的是从哪些方面对模型的设计进行评估。总结来说，以下方面要特别留意。　　要解决的业务问题　　建模人员应该用简单易懂的语言对模型要解决的业务问题进行描述。这些描述应该包括一个或多个已达成共识的业务原则或核心价值，如客户的行为、银行员工的参与度、竞争对手的动作、经济形势的变动、合规的需要、公司战略的考虑等。例如，信用卡部门要设计一个申请评分模型来测算新客户出现不良贷款的风险。这个模型在新客户审批过程的应用中，需要审批人员和客户进行沟通，手动输入一些关键的模型变量数值，在很多情况下还需要对模型的评分结果进行覆盖。这种模型在业务中的应用方式就需要在模型设计开发的过程中，考虑如何解决验证客户提供信息的真实性、员工手动输入数据的可靠性、对模型评分结果覆盖的审批案例如何进行表现监控等问题。　　目标变量的定义　　建模人员应该对目标变量的定义进行如下描述：明确描述目标变量的定义，并说明为何这样的定义与要解决的任务问题是相关的；明确定义目标变量的表现时间窗（performance window）和观察时间窗：例如，目标变量可以定义为未来12个月贷款出现至少一次60天或60天以上逾期的概率。在这个定义里，“未来12个月”为表现时间窗，“贷款出现至少一次60天或60天以上逾期”为观察时间窗。如果模型需要满足监管部门的要求，此定义是否满足监管部门的要求；为何选择这样的定义而不是其他定义；对定义可能产生的误解进行澄清，如定义是在客户层面还是账号层面的，定义是在观察期之间的表现还是在观察期结束的时间点的表现等。　　样本的选择　　建模人员应该对建模样本的选择进行如下描述：样本选择的方法，如有随机抽样和非随机抽样（有目的抽样），其中随机抽样方法包括简单随机抽样、等距抽样、分层随机抽样、整群抽样几种常用类型；非随机抽样也称为有目的抽样，包括全面抽样、最大差异抽样、极端个案抽样、典型个案抽样几种常用类型；样本的大小，为了增强可测性和检验的准确性，应该尽量增大样本容量，但同时还应考虑可行性和经济成本；建模样本、保留样本、验证样本的划分；样本可能有的偏差，如必须通过审批的条件限制、经过客户自然流失后的样本、外部因素的变化对样本的影响如产品特征、竞争对手的策略、经济周期、季节性因素等。

8，金融行业都用什么数据库

oracle 数据库

db2数据库为何在金融领域应用如此广泛？在我接触过的银行用户中，绝大部分都在使用ibm db2数据库产品，当然还是有一大批证劵公司也在使用。给我印象最为深刻的一次是在深圳办的一场db2技术专家沙龙，那次来的基本上都银行用户和证劵用户。当时，就在想，db2数据库产品在金融领域应用咋那么广呢？在开始这个讨论之前，我也问了一些朋友，问他们是什么原因导致了这一事实的发生，其中有人回答是历史原因，也有人回答是因为db2数据库产品好。当然，众多金融客户选择db2数据库产品，肯定是有各自的原因，历史原因也罢，功能强大、性能稳定也罢，肯定各有说词。不过我们可以想象一下，对于金融用户来说，每天所产生的数据都非常多，且复杂，而且这些数据都相当重要，来不到半点马虎。因此，他们在选择数据库产品的时候，自然是分外小心，不敢怠慢。另外，作为一家金融企业，在it上的预算肯定也比较充足，所以产品的价格自然不是他们担心的问题（当然，这只是一种猜测！）。这样再分析原因的时候，我们就把重点放在了db2数据库的性能和稳定性上。那么，究竟是不是了db2数据库的性能和稳定性导致了它在金融领域的应用如此广泛呢，我不得而知！针对这个db2数据库为何在金融领域应用如此广泛？的疑问，是一个值得我们思索的过程。但至于是什么真正的原因导致的，我这主题中就不详细聊了，因为我的答案都是来源于大家，只有有了大家的支持，这个答案才会日渐丰富，日渐完善。 db2的并发性、稳定性、扩展性这些都做得不错，金融行业很多业务是实时性交易很强的系统它们追求的是系统的稳定性，性能好，支持高并发、安全性高所以选择oracle、db2这类数据库等等主要是用db2 在用aix系统本身兼容性又好吧这样稳定性更强，而且db2 刚开始打开市场时是免费使用的在金融行业，大家知道数据量大，数据复杂，更新频繁，把大量而且关系复杂的数据进行整合，二次加工，做个决策分析，这些工作的前提都是要有一个稳定高效的数据库。ibm db2具有很好的安全性，数据可移植性，其他数据库数据可以移植过来，又善于处理关系复杂的数据，而且速度快，连接方式灵活，可通过 odbc、jbdc、网络服务、本地客户机或异步客户机接口来实现，总之，相对其他数据库db2具有明显的优势，正好符合银行的要求。金融行业使用 db2 可能是有其历史原因的，因为金融行业本身用 ibm 的主机就比较多：）还是听金融行业的兄弟们站出来说句吧大家好在金融行业中，我想大部分的业务系统使用的是db2，而绝大部分的经营分析系统用的是teradata，我所知道就有工行，建行，中行，光大，浦发，民生，邮政银行等等，ibm的产品一贯是安全性的代表，在银行交易数据极其重要的前提下，选择db2是一个不错的选择，同时，db2的大数据处理速度也仅次于teradata，另外很多银行的硬件选择了ibm的大机，自然ibm的软件产品也是他们考虑的重中之重，至于teradata，在成功实施了walmart，ebay等超大的数据仓库后，在入主中国也强势地拿下了近10省的移动的经分系统和移动集团公司的经分系统，同时又很成功的实施了上海证交所的dw，这些事实的确证明了他们是数据仓库行业的领导者，如果不缺钱，我相信选择teradata做构建edw是一个不错的选择！我认为主要有以下几点： 1、历史原因金融行业对于数据安全和系统可用性要求很高，因此，选用ibm主机的颇多。而db2最初就是建立在主机操作系统上的，毫无疑问，是与ibm主机配合最好的数据库产品，所以自然就会选择db2数据库。由于对db2比较熟悉，在开放式系统上也就选择了db2数据库。 2、ibm技术支持和售后服务做的很好，产品性价比较高根据我个人的亲身体验，ibm能够根据客户的需求进行电话或者现场技术支持，能够根据客户要求参与项目建设，与oracle相比，售后服务价格相对较低。 3、产品自身为用户提供了较多的监控和分析工具，便于用户自己进行问题诊断和性能优化

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